Ant colony optimization

En los últimos años, la comunidad científica ha realizado una gran cantidad de propuestas de nuevas metaheurísticas que prometían resolver un amplio espectro de problemas de optimización del tipo NP. Sin embargo, en la práctica solamente un grupo pequeño de esas propuestas han logrado consolidarse, demostrando una amplia aplicabilidad sobre problemas de muy diversas características y adquiriendo la madurez necesaria como técnica de optimización para ser una alternativa real al momento de resolver un problema de optimización. Ant Colony Optimization (ACO) es una metaheurística sobre la que se ha trabajado ampliamente en los últimos 15 años. Se ha aplicado con éxito sobre varios de los problemas estándares de optimización demostrando su potencial. El presente reporte es un relevamiento de las diversas variantes de ACO que han sido propuestas en estos 15 años. El eje central de este relevamiento es el estudio de las propuestas existentes para problemas estáticos de optimación combinatoria

Traveling Salesman Problem

The idea behind TSP was conceived by Austrian mathematician Karl Menger in mid 1930s who invited the research community to consider a problem from the everyday life from a mathematical point of view. A traveling salesman has to visit exactly once each one of a list of m cities and then return to the home city. He knows the cost of traveling from any city i to any other city j. Thus, which is the tour of least possible cost the salesman can take? In this book the problem of finding algorithmic technique leading to good/optimal solutions for TSP (or for some other strictly related problems) is considered. TSP is a very attractive problem for the research community because it arises as a natural subproblem in many applications concerning the every day life. Indeed, each application, in which an optimal ordering of a number of items has to be chosen in a way that the total cost of a solution is determined by adding up the costs arising from two successively items, can be modelled as a TSP instance. Thus, studying TSP can never be considered as an abstract research with no real importance

Ant Colony Optimization para la resolución del Problema de Steiner Generalizado

Esta tesis presenta un estudio de la metaheurïstica Ant Colony Optimization (ACO) y de la aplicación de técnicas de computación de alto desempeño a dicha metaheurïstica. En particular, se aborda la aplicación de ACO a la resolución del Problema de Steiner Generalizado (GSP). El GSP consiste en el diseño de una subred de costo mínimo que verifique ciertos requerimientos prefijados de conexión entre pares de nodos distinguidos. En el trabajo se presentan versiones ACO con dos enfoques constructivos de la solución distintos. El primero de los enfoques se basa en incorporar aristas hasta completar un camino, mientras que el segundo determina los K caminos más cortos y realiza una selección entre ellos. También se propone una novedosa formulación de un modelo celular aplicado a la metaheurística ACO y su posible paralelización Se incluye los resultados de un estudio experimental exhaustivo de todas las propuestas formuladas en este trabajo, comprendiendo la evaluación de los enfoques basados en aristas y en caminos y el analizas del efecto del tamaño de la población, de la cantidad de caminos y de incorporar operadores de búsqueda local para el enfoque basado en caminos. El estudio permitió comprobar que la utilización de un enfoque basado en caminos con la incorporación del operador de búsqueda local iterado obtiene resultados competitivos con las mejores técnicas disponibles en la actualidad. Asimismo, se evaluaron las versiones secuencial y paralela del modelo celular propuesto, constatándose que el desempeño computacional de la implementación paralela es muy promisoria, aunque se producen leves pérdidas en la calidad de las soluciones con relación a estructurar la población en la forma tradiciona