Algoritmos metaheurísticos trayectoriales para optimizar problemas combinatorios

The application of metaheuristic algorithms to optimization problems has been very important during the last decades. The main advantage of these techniques is their flexibility and robustness, which allows them to be applied to a wide range of problems. In this work we concentrate on metaheuristics based on Simulated Annealing, Tabu Search and Variable Neighborhood Search trajectory whose main characteristic is that they start from a point and through the exploration of the neighborhood vary the current solution, forming a trajectory. By means of the instances of the selected combinatorial problems, a computational experimentation is carried out that illustrates the behavior of the algorithmic methods to solve them. The main objective of this work is to perform the study and comparison of the results obtained for the selected trajectories metaheuristics in its application for the resolution of a set of academic problems of combinatorial optimization.La aplicación de los algoritmos metaheurísticos a problemas de optimización ha sido muy importante durante las últimas décadas. La principal ventaja de estas técnicas es su flexibilidad y robustez, lo que permite aplicarlas a un amplio conjunto de problemas. En este trabajo nos concentramos en metaheurísticas basadas en trayectoria Simulated Annealing, Tabu Search y Variable Neighborhood Search cuya principal característica es que parten de un punto y mediante la exploración del vecindario varían la solución actual, formando una trayectoria. Mediante las instancias de los problemas combinatorios seleccionados, se realiza una experimentación computacional que ilustra el comportamiento de los métodos algorítmicos para resolver los mismos. El objetivo principal de este trabajo es realizar el estudio y comparación de los resultados obtenidos para las metaheurísticas trayectoriales seleccionadas en su aplicación para la resolución de un conjunto de problemas académicos de optimización combinatoria

Algoritmos metaheurísticos trayectoriales para optimizar problemas combinatorios

La aplicación de los algoritmos metaheurísticos a problemas de optimización ha sido muy importante durante las últimas décadas. La principal ventaja de estas técnicas es su flexibilidad y robustez, lo que permite aplicarlas a un amplio conjunto de problemas. En este trabajo nos concentramos en metaheurísticas basadas en trayectoria Simulated Annealing, Tabu Search y Variable Neighborhood Search cuya principal característica es que parten de un punto y mediante la exploración del vecindario varían la solución actual, formando una trayectoria. Mediante las instancias de los problemas combinatorios seleccionados, se realiza una experimentación computacional que ilustra el comportamiento de los métodos algorítmicos para resolver los mismos. El objetivo principal de este trabajo es realizar el estudio y comparación de los resultados obtenidos para las metaheurísticas trayectoriales seleccionadas en su aplicación para la resolución de un conjunto de problemas académicos de optimización combinatoria.The application of metaheuristic algorithms to optimization problems has been very important during the last decades. The main advantage of these techniques is their flexibility and robustness, which allows them to be applied to a wide range of problems. In this work we concentrate on metaheuristics based on Simulated Annealing, Tabu Search and Variable Neighborhood Search trajectory whose main characteristic is that they start from a point and through the exploration of the neighborhood vary the current solution, forming a trajectory. By means of the instances of the selected combinatorial problems, a computational experimentation is carried out that illustrates the behavior of the algorithmic methods to solve them. The main objective of this work is to perform the study and comparison of the results obtained for the selected trajectories metaheuristics in its application for the resolution of a set of academic problems of combinatorial optimization

Metaheurísticas de trayectoria y poblacional aplicadas a problemas de optimización combinatoria

In the world there are a multitude of everyday problems that require a solution that meets a set of requirements in the most appropriate way maximizing or minimizing a certain value. However, finding an optimal solution for certain optimization problems can be an incredibly difficult or an impossible task. This is because when a problem becomes large enough, we have to look through a huge number of possible solutions, the most efficient solution, that is, the one that has the lower cost. The ways to treat feasible solutions for their practical application are varied. One of the strategy that has gained a great acceptance and that has been getting an important formal body are the metaheuristics since it is established strategies to cross and explore the space of solutions of the problem usually generated in a random and iterative way. The main advantage of this technique is their flexibility and robustness, which allows them to be applied to a wide range of problems. In this work we focus on a metaheuristic based on Simulated Annealing trajectory and a population - based Cellular Genetic Algorithm with the objective of carrying out a study and comparison of the results obtained in its application for the resolution of a set of academic problems of combinatorial optimization.En el mundo existen una multitud de problemas cotidianos que, precisan de una solución que cumpla con un conjunto de requisitos de la manera más apropiada maximizando o minimizando un determinado valor. Sin embargo, para encontrar una solución óptima para ciertos problemas de optimización puede ser una tarea increíblemente difícil o imposible. Esto es, porque cuando un problema se vuelve lo suficientemente grande, tenemos que buscar a través de un enorme número de posibles soluciones, la solución más eficiente, es decir, la que tiene costo menor. Las metaheurísticas son una de las estrategias que ha obtenido una gran aceptación y que han ido consiguiendo un importante cuerpo formal; ya que estás establecen estrategias para recorrer y explorar el espacio de soluciones del problema normalmente generadas en forma aleatoria y de manera iterativa. La principal ventaja de estas técnicas es su flexibilidad y robustez, lo que permite aplicarlas a un amplio conjunto de problemas. En este trabajo proponemos concentrarnos en una metaheurística basada en trayectoria Simulated Annealing y una basada en población Algoritmo Genético Celular con el objetivo de realizar un estudio y comparación de los resultados obtenidos en su aplicación para la resolución de un conjunto de problemas académicos de optimización combinatoria

Operadores de mutación en algoritmos genéticos celulares aplicados a problemas continuos

El diseño de algoritmos eficientes para resolver problemas complejos es unouno de los aspectos más importantes de investigación en el campo de la informática. El objetivo perseguido es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes de una forma eficaz.Los Algoritmos Genéticos Celulares (cGAs) forman parte de las herramientasde optimización más populares. Estos algoritmos se enfocan en encontrar soluciones óptimos en un tiempo reducido en comparación a métodos exactos.En este trabajo se propone un estudio comparativo de diferentes operadoresde mutación en un cGa aplicado a problemas académicos clásicos de optimización continua

Metaheurísticas de trayectoria y poblacional aplicadas a problemas de optimización combinatoria

En el mundo existen una multitud de problemas cotidianos que, precisan de una solución que cumpla con un conjunto de requisitos de la manera más apropiada maximizando o minimizando un determinado valor. Sin embargo, para encontrar una solución óptima para ciertos problemas de optimización puede ser una tarea increíblemente difícil o imposible. Esto es, porque cuando un problema se vuelve lo suficientemente grande, tenemos que buscar a través de un enorme número de posibles soluciones, la solución más eficiente, es decir, la que tiene costo menor. Las metaheurísticas son una de las estrategias que ha obtenido una gran aceptación y que han ido consiguiendo un importante cuerpo formal; ya que estás establecen estrategias para recorrer y explorar el espacio de soluciones del problema normalmente generadas en forma aleatoria y de manera iterativa. La principal ventaja de estas técnicas es su flexibilidad y robustez, lo que permite aplicarlas a un amplio conjunto de problemas. En este trabajo proponemos concentrarnos en una metaheurística basada en trayectoria Simulated Annealing y una basada en población Algoritmo Genético Celular con el objetivo de realizar un estudio y comparación de los resultados obtenidos en su aplicación para la resolución de un conjunto de problemas académicos de optimización combinatoria

Herramienta evolutiva para la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras

El propósito de este documento es la presentación de una herramienta (PAE, Planificación basada en un Algoritmo Evolutivo) que utiliza un algoritmo evolutivo generador de múltiples soluciones para la planificación dinámica del mantenimiento preventivo de locaciones petroleras. La explotación y el transporte de petróleo son actividades muy importantes para el desarrollo económico de la sociedad industrial moderna. Sin embargo, estas actividades son generadoras de riesgos que se traducen en contaminaciones accidentales o crónicas que afectan directamente al ecosistema. Es importante que las empresas petroleras realicen un correcto mantenimiento de sus locaciones. PAE es capaz de brindar en forma oportuna la planificación del recorrido. El beneficio debe observarse desde dos aspectos. Primero, una planificación es mejor que otra, si para un mismo número de locaciones a visitar el costo de recorrido e intervención planificada es menor. Segundo, si con un mismo tiempo de intervención es posible realizar el mantenimiento a más locaciones, reduciendo la probabilidad de caída al incrementar la cantidad de locaciones recorridas. Se han incorporado eventos externos que provocan la replanificación y restricciones al momento de la planificación, en estos casos los resultados obtenidos han sido satisfactorios ya que minimizan el tiempo total de una planificación y maximizan la cantidad de locaciones visitadas. Esta herramienta ha sido diseñada para operar a un bajo costo de desarrollo tanto desde el punto de vista de la tecnología hardware como la tecnología de software que la soporta, desarrollada por el Laboratorio de Tecnologías Emergentes de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral Unidad Académica Caleta Olivia, utiliza un algoritmo evolutivo que es el generador de múltiples soluciones al problema

Herramienta evolutiva para la planificación del mantenimiento de locaciones petroleras

<span>El propósito de este documento es la presentación de una herramienta (PAE, Planificación basada en un Algoritmo Evolutivo) que utiliza un algoritmo evolutivo generador de múltiples soluciones para la planificación dinámica del mantenimiento preventivo de locaciones petroleras. La explotación y el transporte de petróleo son actividades muy importantes para el desarrollo económico de la sociedad industrial moderna. Sin embargo, estas actividades son generadoras de riesgos que se traducen en contaminaciones accidentales o crónicas que afectan directamente al ecosistema. Es importante que las empresas petroleras realicen un correcto mantenimiento de sus locaciones. PAE es capaz de brindar en forma oportuna la planificación del recorrido. El beneficio debe observarse desde dos aspectos. Primero, una planificación es mejor que otra, si para un mismo número de locaciones a visitar el costo de recorrido e intervención planificada es menor. Segundo, si con un mismo tiempo de intervención es posible realizar el mantenimiento a más locaciones, reduciendo la probabilidad de caída al incrementar la cantidad de locaciones recorridas. Se han incorporado eventos externos que provocan la replanificación y restricciones al momento de la planificación, en estos casos los resultados obtenidos han sido satisfactorios ya que minimizan el tiempo total de una planificación y maximizan la cantidad de locaciones visitadas. Esta herramienta ha sido diseñada para operar a un bajo costo de desarrollo tanto desde el punto de vista de la tecnología hardware como la tecnología de software que la soporta, desarrollada por el Laboratorio de Tecnologías Emergentes de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral Unidad Académica Caleta Olivia, utiliza un algoritmo evolutivo que es el generador de múltiples soluciones al problema.</span