Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos

Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bilbao, Martín, Sánchez, F., Ormachea, Daniel, Sloboda, Lidia, Pandolfi, Daniel, Villagra, Andrea, Lasso, Marta Graciela, Molina, Daniel, Leguizamón, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
Heuristic methods
sistemas bioinspirados
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61506
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz.
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author Bilbao, Martín
Sánchez, F.
Ormachea, Daniel
Sloboda, Lidia
Pandolfi, Daniel
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