Algoritmos evolutivos multirecombinativos híbridos aplicados al problema de vehículos con capacidad limitada

El objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estra...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mercado, Viviana, Villagra, Andrea, Pandolfi, Daniel, Leguizamón, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Informática
Algorithms
metaheurísticas
Intelligent agents
algoritmos evolutivos multirecombinativos
Hybrid systems
hibridación
problema de ruteo de vehículos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31570
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para realizar una búsqueda robusta en el espacio-problema. El problema de ruteo de vehículos es un problema de optimización combinatoria de gran importancia en diferentes entornos logísticos debido a su dificultad (NP-duros). Se han propuesto varias soluciones a este problema haciendo uso de heurísticas y metaheurísticas. En este trabajo proponemos dos algoritmos para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada, utilizando como base un Algoritmo Evolutivo multirecombinativo conocido como MCMP-SRI (Stud and Random Inmigrants), combinado con operadores de mutación basados en conceptos computación cuántica. Detalles de los algoritmos y los resultados de los experimentos muestran un promisorio comportamiento para resolver el problema.
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Villagra, Andrea
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