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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3464| Title: | Modelado causal del desempeño de algoritmos metaheurísticos en problemas de distribución de objetos |
| Authors: | Perez Rosas, Veronica |
| Issue Date: | 2007-12-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero |
| Description: | Debido a la complejidad de muchos problemas del mundo real, ha sido propuesta una gran variedad de algoritmos aproximados, los cuales han mostrado un desempeño satisfactorio en la solución de problemas de optimización. Sin embargo, dado que no existe un algoritmo que sea la mejor opción para todas las posibles situaciones, es necesario elegir el algoritmo más adecuado para un problema específico. Un obstáculo que se presenta es identificar cuál algoritmo es mejor y por qué es la mejor opción. La construcción de modelos causales es un enfoque que ha sido propuesto, en otras áreas del conocimiento, para el estudio de fenómenos naturales y sociales. Los modelos causales son una representación formal de las relaciones causa-efecto que existen entre los elementos que integran un sistema. La aplicación estos modelos en la tarea de seleccionar el mejor algoritmo para un problema dado, permitiría aumentar la confiabilidad de la elección realizada y descubrir los factores que causan el desempeño. Este trabajo presenta una metodología para el análisis experimental de un tipo especial de algoritmos aproximados, llamados metaheurísticos. El propósito del análisis es identificar aspectos que influyen en su desempeño y establecer relaciones entre ellos para explicar su comportamiento al resolver un problema real. El problema abordado es la distribución de objetos en contenedores, que consiste en asignar un conjunto de objetos en la mínima cantidad de contenedores. La metodología plantea un estudio sistemático de los elementos que intervienen en el proceso algorítmico asociado a una metaheurística. El estudio involucra tres etapas: diseño experimental, creación de modelos causales y análisis estadístico de éstos para proporcionar explicaciones del comportamiento observado. Se aplicó la metodología al análisis del desempeño de un algoritmo de Búsquela Tabú. Las principales relaciones encontradas revelan que este algoritmo se desempeña mejor cuando se incorporan estrategias que le permiten una mayor exploración del espacio de búsqueda, como iniciar con una solución totalmente aleatoria, y utilizar varios operadores de búsqueda local. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias de la Computación |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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