Título
Comportamiento Sinérgico En Hiperheurística de Selección para la Solución de los Problemas del Agente Viajero
Synergy behavior in hyper-heuristics of selection for the solution in the traveling salesman problem
Autor
JUAN ADOLFO MONTESINO GUERRA
Colaborador
HECTOR JOSE PUGA SOBERANES
MARCO AURELIO SOTELO FIGUEROA
JUAN MARTIN CARPIO VALADEZ
MANUEL ORNELAS RODRIGUEZ
JORGE ALBERTO SORIA ALCARAZ
RAUL SANTIAGO MONTERO
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Identificador alterno
issn/2007-3283
Materias
Resumen o descripción
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.
In this paper the synergistic behavior that occurs in the implementation of a selection
Hyper-heuristic applied to the traveling salesman problem (TSP, for its acronym) is shown.
As administrator core of the Hyper-heuristic has been used a Genetic Algorithm, and a set
of five low-level heuristics were used. For the testing phase were used training instances
of the state of the art, and for the analysis of results, a comparison was made between the
best training obtained genotype from the combination of heuristics, and against genotypes
containing only one type of heuristic analyzed from an optimization approach. In statistical
tests were used as statistical representative the median obtained from these experiments.
Explanation of the offline training of Hyper-heuristic it´s presented and the results show that
the hyper-heuristic is able to improve the performance of the heuristics applied individually
Editor
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Fecha de publicación
7 de octubre de 2016
Tipo de publicación
Artículo
Recurso de información
Formato
Idioma
Español
Relación
Programación Matemática y Software
3
8
Cobertura
MEX
Audiencia
Investigadores
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional de Acceso Abierto de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos
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