Análisis del Ómicron ACO con optimización local

La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el probl...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gardel Sotomayor, Pedro Esteban, Barán, Benjamín, Gómez, Osvaldo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Hormigas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Optimización por Colonia de Hormigas
Intelligent agents
Ómicron ACO
Optimization
MAX-MIN Ant System
Problema del Cajero Viajante
Optimización Local
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22549
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el problema del cajero viajante (Traveling Salesman Problem o TSP). El presente artículo analiza el desempeño del Ómicron ACO (OA), una nueva alternativa de algoritmo ACO, comparándolo con el MAX-MIN Ant System (MMAS), uno de los ACO más reconocidos, en la resolución de dos instancias del TSP de 100 y 442 ciudades respectivamente. Con el objeto de realizar una comparación completa, se incluye un optimizador local (Local Search) como acelerador de convergencia, verificándose experimentalmente ciertas ventajas del OA sobre el más tradicional MMAS.
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