Comportamiento Sinérgico En Hiperheurística de Selección para la Solución de los Problemas del Agente Viajero

En este trabajo se muestra el comportamiento sinérgico que se produce en la implementación de una Hiperheurística de selección aplicada al problema del agente viajero (TSP, por sus siglas en inglés). Como órgano rector de la Hiperheurística se utilizó un Algoritmo Genético, y un conjunto de 5 heurís...

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Published in:Programación Matemática y Software Vol. 8; no. 3
Main Authors: Montesino Guerra, Juan Adolfo, Puga Soberanes, Héctor José, Sotelo Figueroa, Marco Aurelio, Carpio Valadez, Juan Martín, Ornelas Rodríguez, Manuel, Soria Alcaraz, Jorge Alberto, Montero, Raúl Santiago
Format: Journal Article
Language:English
Published: Universidad Autónoma del Estado de Morelos 07-10-2016
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Summary:En este trabajo se muestra el comportamiento sinérgico que se produce en la implementación de una Hiperheurística de selección aplicada al problema del agente viajero (TSP, por sus siglas en inglés). Como órgano rector de la Hiperheurística se utilizó un Algoritmo Genético, y un conjunto de 5 heurísticas de bajo nivel. Para hacer las pruebas se utilizaron instancias de entrenamiento del estado del arte para TSP, y para el análisis de resultados, se hizo una comparación del mejor genotipo obtenido del entrenamiento de la combinación de las heurísticas, contra genotipos que contienen un solo tipo de heurística analizados desde un enfoque de optimización. En las pruebas estadísticas se utilizó como representante estadístico la mediana obtenida de dichos experimentos. Se presentan la explicación del entrenamiento fuera de línea de la Hiperheurística y los resultados que muestran que la hiperheurística es capaz de mejorar los resultados de las heurísticas aplicadas individualmente.
ISSN:2007-3283
2007-3283
DOI:10.30973/progmat/2016.8.3/5