Optimización combinatorial usando colonias de agentes cooperantes y aprendizaje reforzado
Existe un conjunto de problemas que por su tamaño y complejidad no pueden ser resueltos con métodos exactos y precisan de métodos combinatoriales para encontrar soluciones de buena calidad; la forma como la naturaleza resuelve sus problemas ha inspirado a muchos investigadores a desarrollar algoritm...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Católica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional - RIBUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/13616
- Acceso en línea:
- https://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/818
http://hdl.handle.net/10785/13616
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos de autor 2019 Entre Ciencia e Ingeniería
| Summary: | Existe un conjunto de problemas que por su tamaño y complejidad no pueden ser resueltos con métodos exactos y precisan de métodos combinatoriales para encontrar soluciones de buena calidad; la forma como la naturaleza resuelve sus problemas ha inspirado a muchos investigadores a desarrollar algoritmos que simulan algunas de estas cualidades. El presente artículo trata sobre las ventajas de un método llamado “Colonias de Hormigas”, de sus propiedades y de los posibles alcances. Para medir el impacto del algoritmo, el modelo de prueba que se escogió fue el “Problema del Vendedor Viajante” (TSP), puesto que es uno de los más ampliamente difundidos en la literatura especializada. |
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