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Definición del problema Objetivo del algoritmo Algoritmos Comparaciones Conclusiones Preguntas.

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Presentación del tema: "Definición del problema Objetivo del algoritmo Algoritmos Comparaciones Conclusiones Preguntas."— Transcripción de la presentación:

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2 Definición del problema Objetivo del algoritmo Algoritmos Comparaciones Conclusiones Preguntas

3 Hallar una solución eficiente que se aproxime a la óptima en el diseño de la red de cableado de clientes, aplicado a TeleRural.

4 Minimizar los costos y tiempos de instalación de nuevos clientes de tal manera que permita una eficiente distribución de estaciones y antenas.

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6 Normalmente usados en problemas de optimización. Dado un conjunto de elementos de entrada se van seleccionando o desechando estos para formar un conjunto de elementos que cumplan con la restricciones. Un algoritmo voraz no encuentra siempre una solución óptima, pero muchas veces la logra.

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9 El algoritmo voraz arroja soluciones que están muy cerca de las soluciones exactas. Rapidez en hallar una solución, cuando la encuentran. Moderado costo computacional. De implementación sencilla. Rapidez en hallar una solución, cuando la encuentran. El enfoque que aplican es muy corto y toma decisiones basándose en la información que tienen disponible de modo inmediato, sin tener en cuenta los efectos que estas decisiones puedan tener en el futuro. Se estancan en óptimos locales de las funciones que pretenden optimizar y quizá no analizan vecindades más allá del criterio, por lo que pueden estar dejando de considerar al óptimo global.

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11 (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) Procedimiento de búsqueda: Goloso Aleatorio Adaptativo Algoritmo meta heurístico Optimización combinatoria Procedimiento iterativo, cada paso consta de dos fases: Construcción Mejora

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14 (Adaptado)

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19 Recomendable cuando el conjunto de datos a trabajar es grande y se requiere una solución aceptable. Sencillez y facilidad de implementación. Permiten una mayor flexibilidad para el manejo de las características del problema. No se puede precisar cuan cerca se está de la solución óptima. La solución obtenida sólo es una óptima local.

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21 Algoritmo inspirado en evolución biológica. Los más aptos sobreviven Con métodos de búsqueda dirigida basada en probabilidades. Mayor # Iteraciones Mayor probabilidad de obtener el óptimo

22 Operan de forma simultánea con varias soluciones. Usan operadores probabilísticos. Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas. Difíciles de adaptar a los problemas. Requieren de gran procesamiento.

23 Aleatoriamente GRASP Cruzamiento entre pares de cromosomas Modificación del cromosoma. Descartar y seleccionar La ruleta

24 Generación y Representación Evaluar Factor Fitness Descarte y selección Cambios a las redes

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26 Criterios de EvaluaciónVorazGraspGenético Dificultad de Implementación BajaMedioAlta Aproximación o exactitud de solución Medio Alta Costo de ejecución: Tiempo de demora BajoMedioAlto Costos por ejecución: Consumo de Recursos BajoMedioAlto Cantidad de datos a manipular Apropiado con un espacio de datos no muy extenso. Apropiado hasta con un espacio de datos extenso. Adaptabilidad al problemaNo compleja Compleja Nivel de entendimiento teórico SencilloMedioComplejo Capacidad de evaluar soluciones en paralelo No tiene (Miope)Si tiene

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28 El propósito del trabajo fue la comprensión de los algoritmos heurísticos, meta heurísticos y evolutivos para ser adaptados a nuestro problema. Ningún algoritmo da la solución ideal pero si una aproximada. Por los criterios de comparación planteados se puede definir que el algoritmo GRASP probablemente sea el algoritmo más adecuado.

29 es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_genético (OK) ez_r_cm/capitulo3.pdf (OK) /Recursos/rd99/ed /voraz_introd.html


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