Sacrificio cortoplacista adaptativo en comparación metaheurísticas para el tsp
Se desarrollaron dos nuevos métodos heurísticos para el TSP simétrico: el Sacrificio Cortoplacista Adaptativo 2-opt (SCA_2opt) y una versión mejorada del mismo (SCA_2_opt_r). Estos son fruto del análisis sistémico de la regla de decisión Vecino más cercano, a la cual le fue encontrado el arquetipo s...
- Autores:
-
Pérez Rave, Jorge
Jaramillo, Gloria Patricia
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/35813
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/35813
http://bdigital.unal.edu.co/25894/
- Palabra clave:
- Sacrificio cortoplacista adaptativo
TSP
optimización combinatoria
metaheurísticas
pensamiento sistémico
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Se desarrollaron dos nuevos métodos heurísticos para el TSP simétrico: el Sacrificio Cortoplacista Adaptativo 2-opt (SCA_2opt) y una versión mejorada del mismo (SCA_2_opt_r). Estos son fruto del análisis sistémico de la regla de decisión Vecino más cercano, a la cual le fue encontrado el arquetipo sistémico “Soluciones contraproducentes”. El SCA se basa en que el viajero empleado en el TSP, renuncie en un momento dado a una ciudad inmediatamente cercana, y se traslade hacia la segunda ciudad más cercana disponible. A partir de este cambio, el viajero continúa con la regla del vecino más cercano. Cada que se realiza el SCA (búsqueda global) se efectúa una búsqueda local 2_opt. Las dos heurísticas reflejan un desempeño favorable en eficacia y en eficiencia, en comparación con diversas metaheurísticas en las categorías: Colonia de hormigas, Algoritmos genéticos, Enfriamiento simulado y otras. Se proporcionan preguntas emergentes que posibilitan una mayor comprensión y mejoramiento del trabajo realizado y e invitan a continuar integrando elementos de la optimización heurística con el pensamiento sistémico. |
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