Uso de optimización de mallas variables para el “viajante de comercio”

En este trabajo se presenta una propuesta para aplicar la meta-heurística Optimización Basada en Mallas Variables (VMO) al problema discreto del Viajero Vendedor (TSP); este modelo explora el espacio de búsqueda a Objetivo partir de una población de soluciones llamada malla que se expande y contrae...

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Veröffentlicht in:Revista lasallista de investigacion 2018-12, Vol.15 (2), p.210-222
Hauptverfasser: Oviedo, Byron, Zambrano-Vega, Cristian, Puris, Amilkar
Format: Artikel
Sprache:por ; spa
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En este contexto se modifica el operador de expansión de manera tal que sea aplicable en un dominio discreto, realizando combinaciones entre las soluciones a fin de obtener nuevos nodos. Otro de los elementos que se modifica es el operador de clearing, el cual se encarga de mantener la diversidad de la malla en cada interacción. Metodología. Se resume en este trabajo un estudio de parámetros del modelo VMO utilizando un conjunto de instancias de TSP con diferentes características; además, se puede observar que la propuesta de este trabajo obtiene Resultados competitivos al compararlos con otros algoritmos de referencia internacional mencionado en el estado del arte. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: En el apartado 1 se describe los aspectos fundamentales de problema de estudio TSP. Seguidamente en el segundo se explica el funcionamiento general de VMO, en el tercero se define cada uno de los operadores de expansión y contracción para el problema de estudio. Posteriormente en el apartado cuarto se realiza un estudio de parámetros de la propuesta y un análisis comparativo experimental con los resultados obtenidos con otros algoritmos mencionado en el estado del arte. Conclusiones Se aplicaron otros operadores de generación de nuevos nodos en el proceso de expansión, donde se realiza una combinación de soluciones de manera que cumpla con las restricciones impuestas por el problema.</description><identifier>ISSN: 1794-4449</identifier><identifier>EISSN: 2256-3938</identifier><identifier>DOI: 10.22507/rli.v15n2a16</identifier><language>por ; spa</language><publisher>Corporación Universitaria Lasallista</publisher><subject>Combinatorial optimization ; heuristics population ; heurística ; heurística meta ; HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY ; Meta ; Otimização combinatória ; população ; população meta ; VMO</subject><ispartof>Revista lasallista de investigacion, 2018-12, Vol.15 (2), p.210-222</ispartof><rights>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.</rights><rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. 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Se resume en este trabajo un estudio de parámetros del modelo VMO utilizando un conjunto de instancias de TSP con diferentes características; además, se puede observar que la propuesta de este trabajo obtiene Resultados competitivos al compararlos con otros algoritmos de referencia internacional mencionado en el estado del arte. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: En el apartado 1 se describe los aspectos fundamentales de problema de estudio TSP. Seguidamente en el segundo se explica el funcionamiento general de VMO, en el tercero se define cada uno de los operadores de expansión y contracción para el problema de estudio. Posteriormente en el apartado cuarto se realiza un estudio de parámetros de la propuesta y un análisis comparativo experimental con los resultados obtenidos con otros algoritmos mencionado en el estado del arte. 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Se resume en este trabajo un estudio de parámetros del modelo VMO utilizando un conjunto de instancias de TSP con diferentes características; además, se puede observar que la propuesta de este trabajo obtiene Resultados competitivos al compararlos con otros algoritmos de referencia internacional mencionado en el estado del arte. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: En el apartado 1 se describe los aspectos fundamentales de problema de estudio TSP. Seguidamente en el segundo se explica el funcionamiento general de VMO, en el tercero se define cada uno de los operadores de expansión y contracción para el problema de estudio. Posteriormente en el apartado cuarto se realiza un estudio de parámetros de la propuesta y un análisis comparativo experimental con los resultados obtenidos con otros algoritmos mencionado en el estado del arte. 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