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Proyecto Hyperion Investigación Algorítmica 1 LogycSystems.

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Presentación del tema: "Proyecto Hyperion Investigación Algorítmica 1 LogycSystems."— Transcripción de la presentación:

1 Proyecto Hyperion Investigación Algorítmica 1 LogycSystems

2 Agenda Algoritmos Investigados Conclusiones Preguntas 2 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigación Algorítmica

3 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 3 Algoritmos Investigados 3 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigación Algorítmica Descripción del conjunto de algoritmos que pueden servir como base para la construcción de una solución para el problema de la Programación de Tareas Voraces (greedy) GRASP Búsqueda Tabú

4 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 4 Algoritmos Voraces

5 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 5 Algoritmos Voraces Descripción Normalmente usados en problemas de optimización. Aplica a problemas donde se busca maximizar o minimizar una función objetivo Dado un conjunto de elementos de entrada se van seleccionando o desechando estos para formar un conjunto de elementos que cumplan con la restricciones. La solución final no tiene porque ser optima siempre

6 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigación Algorítmica 6 Algoritmos Voraces

7 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 7 Algoritmos Voraces Ventajas y Desventajas Rapidez en hallar una solución, cuando la encuentran Fácil implementación y realización de pruebas Moderado costo computacional × Toma de decisiones sin tomar en cuenta lo que pueda ocurrir mas adelante × Pueden caer en ciclos

8 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigación Algorítmica 8 Problemas con velocidad de respuesta vital Problemas con árboles de decisiones muy grandes, donde es casi imposible analizar la totalidad de posibilidades Ejemplos: Búsqueda de caminos mínimos sobre grafos Búsqueda de árbol mínimo recubridor Selección de proyectos simple Algoritmos Voraces Aplicaciones

9 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 9 GRASP

10 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigación Algorítmica 10 Algoritmo GRASP Descripción Algoritmo de Búsqueda meta-heurística. Combina métodos de optimización determinísticos y estocásticos. Etapas: Construcción y Procedimiento de búsqueda local.

11 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 11 Algoritmo GRASP Algoritmo – Problema de cortes en Láminas

12 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 12 Ventajas y Desventajas Algoritmo GRASP Los algoritmos GRASP son recomendables cuando el conjunto de datos a trabajar es muy grande. La solución obtenida no es la óptima, pero es altamente aceptable. Este algoritmo se puede utilizar con gran éxito en sectores que tengan que ver con empaquetamientos.

13 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 13 Aplicaciones Algoritmo GRASP Para resolver el problema de Multi-Agente Viajero: Una aplicación en la Distribución de Mercaderías. La localización multiobjetivo de Molinos de Vientos Corte 2D con agrupamiento tipo guillotina con rotación para tableros

14 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 14 Búsqueda Tabú

15 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 15 Descripción Algoritmo de Búsqueda Meta heurístico que guía un procedimiento heurístico de búsqueda local en la búsqueda de optimalidad global. Búsqueda Tabú

16 Proyecto Hyperion - Presentación de Investigacion Algoritmica 16

17 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 17 Búsqueda Tabú

18 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 18 Búsqueda Tabú

19 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 19 Evita Ciclos Escapa de un pobre óptimo local Evita movidas hacia atrás

20 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 20 T1T2T3T4T5T6

21 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 21 Permutación Inicial Solución Adyacente Valor Función Objetivo = 39 Valor Función Objetivo = 47

22 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 22 Iteración 1Iteración 0 Nota: Las Restricciones Tabú no son inviolables.

23 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 23 Iteración 2Iteración 3 Movimiento de no Mejora Iteración 4 Iteración 6Iteración 5

24 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 24 Vecinos. Tamaño de la Lista Tabú. Numero de Vecinos No tabúes generados en una Iteración.

25 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 25 Estructuras de Memoria Tabú Complementarias Veces que cada par de tareas ha sido intercambiado … 14 Iteraciones después

26 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 26 Supera las limitaciones de los algoritmos heurísticos : Miopía y voracidad Evita movimientos hacia atrás (Lista Tabú) Su enfoque es mas determinista. × Difícil de Implementar × Alto Costo Computacional

27 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 27 Problemas de Planificación (Horarios) Diseño (Espacios arquitectónicos, redes tolerantes a errores) Lógica e Inteligencia artificial (Reconocimiento de patrones) Telecomunicaciones (asignación de rutas) Producción, inventario e inversión (planeación de inventarios)

28 Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 28 Conclusiones

29 Preguntas Proyecto Hyperion - Presentacion de Investigacion Algoritmica 29


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