Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad de Carabobo
2003
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70710309 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Table of Contents:
- Métodos evolutivos en problemas de optimización Enrique Alba Rafael Martí Manuel Laguna Ingeniería Métodos evolutivos búsqueda dispersa y re encadenamiento de trayectorias La existencia de una gran cantidad y variedad de problemas difíciles, que aparecen en la práctica y quenecesitan ser resueltos de forma eficiente, ha impulsado el desarrollo de procedimientos para encontrar buenassoluciones. Estos métodos, en los que la rapidez del proceso es tan importante cómo la calidad de la soluciónobtenida, se denominan heurísticos o aproximados. Los procedimientos metaheurísticos constituyen la nuevageneración de método aproximados, y dan unas reglas o estrategias que guían la construcción o el diseño delalgoritmo heurístico concreto que resolverá el problema dado. Aun así, estas reglas no son rígidas y tienenmuchos grados de libertad, permitiendo, por un lado, el diseño de diferentes métodos basados en la mismametodología, pero, dejando por otro lado al investigador la libertad para tomar decisiones e iniciativas al diseñarel método. Una de las familias de métodos que podemos encontrar dentro de los procedimientos metaheurísticoses la de los llamados algoritmos evolutivos. En este trabajo se describen tres de estos métodos que handemostrado su efectividad en los últimos años: los algoritmos genéticos, la búsqueda dispersa y elre-encadenamiento de trayectorias 2003 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70710309 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.10