Uso e implementación de métodos meta heurísticos de tipo tabu para resolución de problemas de optimización duros


Abstract:

La ciencia y la tecnología han crecido de una manera muy significativa en las últimas décadas, con lo cual el ser humano ha obtenido así respuesta a una gran diversidad de problemas. Todos estos avances que se han logrado nos han ayudado a conocer y comprender de una manera mucho más eficiente el entorno que nos rodea. Además, dentro de estos pasos gigantescos en la evolución del ser humano, se han descubierto productos sustitutos como la luz, energía como el combustible, así como otras invenciones y descubrimientos que han ayudado a satisfacer de alguna manera las necesidades que tenemos. El problema básicamente comienza con la incertidumbre de saber si la asignación de recursos es la adecuada. De ahí nace la palabra optimización. Cuando se encuentra solución óptima nos indica que se halló la mejor manera de distribuir los recursos. Una de las técnicas más simples para tratar de resolver estos problemas es la programación lineal, donde todas las funciones, el objetivo y las restricciones son lineales y todas las variables son continuas. Estos supuestos difícilmente son satisfechos en la realidad en ciertos problemas de optimización, por ejemplo en problemas de optimización en números enteros, optimización combinatoria, etc. La mayoría de los modelos matemáticos son complejos como la elaboración de horarios de clase, recolección de basura, ruteo de vehículos, entre otros; que es imposible resolverlos mediante cualquiera de los métodos exactos de optimización disponibles. Uno de los métodos para resolver estos tipos de problemas es denominado búsqueda Tabú, conocido como Meta-heurístico debido a que se los utiliza para resolver los problemas anteriormente señalados. Los orígenes del Método de Búsqueda Tabú (MT) puede situarse en diversos trabajos publicados hace alrededor de 20 años por Glover. Este método cambia nuestra habilidad de resolver problemas de importancia práctica.

Año de publicación:

2009

Keywords:

    Fuente:

    rraaerraae

    Tipo de documento:

    Article

    Estado:

    Acceso abierto

    Áreas de conocimiento:

    • Optimización matemática
    • Optimización matemática
    • Optimización matemática

    Áreas temáticas:

    • Programación informática, programas, datos, seguridad
    • Métodos informáticos especiales
    • Ciencias de la computación