Nuevas medidas de compacidad geométrica para el diseño de zonas

The design of compact zones has been studied because of its influence in the creation of zones with regular forms, which are easier to analyze, to investigate or to administer. This paper propose a new method to measure compactness,by means of the transformation of the original geographical spaces, into figures formed with square cells, which are used to measure the similarity between the original zone and an ideal zone with straight forms. The proposed method was applied to design electoral zones, which must satisfy constraints of compactness, contiguity and population balance, in a topographical configuration that favors the creation of twisted and diffuse shapes. The results show that the new method favors the creation of zones with straight forms, without an important effect to the population balance, which are considered zones of high quality.Keywords: Redistricting, compactness, simulated annealing, GIS.Mathematics Subject Classification: 90C59, 90C29, 68T20.El diseño de zonas compactas es un problema que ha sido estudiado por su influencia en la creación de zonas con formas regulares, las cuales resultan más fáciles de analizar, estudiar o administrar. En este trabajo se propone un nuevo método para medir la compacidad, mediante la transformación de los espacios geográficos originales, en figuras formadas con celdas cuadradas, las cuales son utilizadas para cuantificar la similitud entre la zona original y una zona ideal con contornos rectos. Este procedimiento fue aplicado para diseñar zonas electorales compactas, conexas y con equilibrio poblacional, en una configuración topográfica que favorece la creación de formas retorcidas y difusas. Los resultados obtenidos, muestran que el nuevo método favorece la creación de zonas con formas rectas, sin afectar, de manera importante el equilibrio poblacional, dando como resultado zonas de buena calidad tanto por su forma como por el número de habitantes que contiene.Palabras clave: Distritación, compacidad, recocido simulado, SIG.Mathematics Subject Classification: 90C59, 90C29, 68T20

Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

This paper shows the comparison results of ABC (Artificial Bee Colony) and PSO (Particle Swarm Optimization) heuristic tech- niques that were used to estimate parameters for nonlinear regression models. The algorithms were tested on 27 data bases from the NIST collection (2001), 8 of these are considered to have high difficulty, 11 medium difficulty and 8 low difficulty. Experimental results are presented.      Este trabajo presenta la comparación de los resultados de las técnicas heurísticas de ABC colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony) y PSO enjambres de partículas (Particle Swarm Optimization) que son utilizadas para la estimación de parámetros de modelos de regresión no lineal. Los algoritmos fueron probados sobre 27 bases de datos de la colección NIST(2001), de las cuales 8 son consideradas con un alto grado de dificultad, 11 con un grado de dificultad medio y 8 con un grado de dificultad bajo. Se presentan los resultados experimentales.    

Eco-indicadores para empresas mexicanas

Eco-indicadores para empresas mexicana

Disminución del riesgo electoral mediante un algoritmo híbrido

1 archivo PDF (16 páginas). efrsfriiiunoEl diseño de zonas electorales es un problema difícil de resolver que ha sido estudiado tanto por su complejidad computacional como por los riesgos asociados a su manipulación, que puede incidir de forma directa en el triunfo de un partido político, y tener consecuencias graves como la marginación de diferentes sectores sociales. Para promover procesos democráticos se han establecido diferentes criterios que deben satisfacerse como son el equilibrio poblacional, la conexidad y la compacidad geométrica. En este artículo se propone un algoritmo, basado en técnicas heurísticas, capaz de generar zonas electorales que cumplen con estos criterios. Esta propuesta fue aplicada en el Estado de México, y los resultados obtenidos muestran que el algoritmo favorece la creación de zonas de alta calidad. ABSTRACT: Redistricting is a complex problem in which democracy of the electoral processes is promoted by some constraints such as population balance, contiguity and compactness. In this paper we solve the problem by means of a novel hybrid algorithm based in two heuristics techniques. This algorithm was applied in a real example in the Estado de Mexico. The results show that the new algorithm favors the creation of high quality districts. Clasificación JEL (JEL Classification): C15, C44, C63. PALABRAS CLAVE (Keywords): Regionalización, Redistritación Electoral, Representación Ciudadana, Geografía Electoral, Elecciones, Gerrymandering, Multiple Criteria Districting Problems y Simulated Annealing

New geometrical compactness measures for zones design

The design of compact zones has been studied because of its influence in the creation of zones with regular forms, which are easier to analyze, to investigate or to administer. This paper propose a new method to measure compactness,by means of the transformation of the original geographical spaces, into figures formed with square cells, which are used to measure the similarity between the original zone and an ideal zone with straight forms. The proposed method was applied to design electoral zones, which must satisfy constraints of compactness, contiguity and population balance, in a topographical configuration that favors the creation of twisted and diffuse shapes. The results show that the new method favors the creation of zones with straight forms, without an important effect to the population balance, which are considered zones of high quality. Keywords: Redistricting, compactness, simulated annealing, GIS. Mathematics Subject Classification: 90C59, 90C29, 68T20

Coloración de gráficas suaves

En este trabajo se propone un modelo de Coloración en Gráficas Suaves donde se colorea con base en ponderaciones sobre las aristas de la gráfica. Se muestra que este modelo es muy flexible e incluye otros problemas similares, tales como los problemas de Coloración Mínima, Coloración Equitativa, Coloración de Gráficas Débiles y Coloración Robusta. Se proponen también un modelo binario lineal de solución y algunas instancias de prueba.In this paper a Soft Graph Coloring Model is proposed, which is colored based on weights on the edges of the graph. It is shown that this model is very flexible and includes other similar problems such as Minimal, Equitable, Weak, and Robust Graph Coloring. A linear binary solution model and some test instances are also proposed

A hybrid algorithm for the robust graph coloring problem

A hybridalgorithm which combines mathematical programming techniques (Kruskal’s algorithm and the strategy of maintaining arc consistency to solve constraint satisfaction problem “CSP”) and heuristic methods (musical composition method and DSATUR) to resolve the robust graph coloring problem (RGCP) is proposed in this paper. Experimental result shows that this algorithm is better than the other algorithms presented on the literature.En este artículo se propone un algoritmo híbrido que combina técnicas de programación matemática (algoritmo de Kruskal y la estrategia de mantener consistencia de arcos para resolver el problema de satisfacción de restricciones) y métodos heurísticos (método de composición musical y DSATUR) para resolver el problema de coloración robusta de gráficas (RGCP). Resultados experimentales muestran que este algorimo da mejores resultados que otros presentados en la literatura

Coloración de gráficas suaves

En este trabajo se propone un modelo de Coloración en Gráficas Suaves donde se colorea con base en ponderaciones sobre las aristas de la gráfica. Se muestra que este modelo es muy flexible e incluye otros problemas similares, tales como los problemas de Coloración Mínima, Coloración Equitativa, Coloración de Gráficas Débiles y Coloración Robusta. Se proponen también un modelo binario lineal de solución y algunas instancias de prueba

Un algoritmo de optimización inspirado en composición musical para el problema de optimización con restricciones

Many real-world problems can be expressed as an instance of the constrained nonlinear optimization problem (CNOP). This problem has a set of constraints specifies the feasible solution space. In the last years several algorithms have been proposed and developed for tackling CNOP. In this paper, we present a cultural algorithm for constrained optimization, which is an adaptation of “Musical Composition Method” or MCM, which was proposed in [33] by Mora et al. We evaluated and analyzed the performance of MCM on five test cases benchmark of the CNOP. Numerical results were compared to evolutionary algorithm based on homomorphous mapping [23], Artificial Immune System [9] and anti-culture population algorithm [39]. The experimental results demonstrate that MCM significantly improves the global performances of the other tested metaheuristics on same of benchmark functions.Muchos de los problemas reales se pueden expresar como una instancia del problema de optimización no lineal con restricciones (CNOP). Este problema tiene un conjunto de restricciones, el cual especifica el espacio de soluciones factibles. En los últimos años se han propuesto y desarrollado varios algoritmos para resolver el CNOP. En este trabajo, se presenta un algoritmo cultural para optimización con restricciones, el cual es una adaptación del “ Método de Composición Musical” o MCM, propuesto en [33] por Mora et al., para resolver instancias del CNOP. La adaptación propuesta del MCM se aplicó a cinco instancias de prueba del CNOP a fin de evaluar y analizar su comportamiento. Los resultados experimentales del MCM se compararon con los resultados obtenidos por algoritmo evolutivo basado en homomorfismo [23] , Sistema Inmune Artificial [9] y el algoritmo de anti-cultural [39]. Los resultados experimentales muestran que el MCM genera resultados significativamente mejores que los obtenidos por las otras metaheurísticas probadas en algunos de los problemas de referencia

An optimization algorithm inspired by musical composition in constrained optimization problems

Many real-world problems can be expressed as an instance of the constrained nonlinear optimization problem (CNOP). This problem has a set of constraints specifies the feasible solution space. In the last years several algorithms have been proposed and developed for tackling CNOP. In this paper, we present a cultural algorithm for constrained optimization, which is an adaptation of “Musical Composition Method” or MCM, which was proposed in [33] by Mora et al. We evaluated and analyzed the performance of MCM on five test cases benchmark of the CNOP. Numerical results were compared to evolutionary algorithm based on homomorphous mapping [23], Artificial Immune System [9] and anti-culture population algorithm [39]. The experimental results demonstrate that MCM significantly improves the global performances of the other tested metaheuristics on same of benchmark functions.Muchos de los problemas reales se pueden expresar como una instancia del problema de optimización no lineal con restricciones (CNOP). Este problema tiene un conjunto de restricciones, el cual especifica el espacio de soluciones factibles. En los últimos años se han propuesto y desarrollado varios algoritmos para resolver el CNOP. En este trabajo, se presenta un algoritmo cultural para optimización con restricciones, el cual es una adaptación del “ Método de Composición Musical” o MCM, propuesto en [33] por Mora et al., para resolver instancias del CNOP. La adaptación propuesta del MCM se aplicó a cinco instancias de prueba del CNOP a fin de evaluar y analizar su comportamiento. Los resultados experimentales del MCM se compararon con los resultados obtenidos por algoritmo evolutivo basado en homomorfismo [23] , Sistema Inmune Artificial [9] y el algoritmo de anti-cultural [39]. Los resultados experimentales muestran que el MCM genera resultados significativamente mejores que los obtenidos por las otras metaheurísticas probadas en algunos de los problemas de referencia