Propuesta del algoritmo

Presentación del tema: "Propuesta del algoritmo"— Transcripción de la presentación:

1 Propuesta del algoritmo
ACME Propuesta del algoritmo

2 Integrantes Grupo 6 1. Arce Gutiérrez, Juan Miguel 20017032
2. Ortiz Túpac Yupanqui, Jorge Rolando 3. Castro Velarde, Miguel Ángel 4. Salazar Ferreyra, Lizbeth Liliana 5. Vargas Norabuena, Raúl Isaac Grupo 6

3 Agenda Problema y Solución Algoritmo Conclusiones Referencias
Heurístico: Primero el mejor. Meta-heurístico: GRASP. Meta-heurístico: Genético. Conclusiones Referencias

4 Problema y Soluciones

5 Algoritmo

6 Algoritmos Heurístico
Voraz – El Primero, El mejor

7 Algoritmos Heurístico
Candidatos Evaluación progresiva Exploratorios y validaciones Sin búsqueda de todas las alternativa Soluciones buenas, no óptimas

8 Algoritmos Heurístico - Definición
Voraz – El primero, el mejor Ordenamiento: Se ordenan los candidatos por medio de la función objetivo. Selección: Los candidatos son sometidos a prueba. Condición: Se cumplen las condiciones de parada solución encontrada

9 Algoritmos Heurístico - Aplicación
El problema de la mochila. El problema de cortes en una dimensión. El problema de embalaje de paquetes. El problema del cambio de dinero. El problema del enrutamiento de vehículos. El problema de la selección de proyectos de inversión.

10 Algoritmo Heurístico Diagrama de Flujo
Inicio Algoritmo Heurístico Diagrama de Flujo Ingreso de Requimientos Ordenamiento de Población Existe solución y no existe población No Selección de Candidato Si Fin

11 Algoritmos Heurísticos
Ventajas Búsqueda de la solución óptima. Poca complejidad en la implementación. Menor tiempo de procesamiento en la ejecución del algoritmo Desventajas La solución presentada no siempre es la mejor. Punto ciego, no cubre todas las posibles soluciones. No operan en forma simultanea varias soluciones, sino de manera secuencial. No son adaptativos.

12 Algoritmo GRASP

13 Algoritmo GRASP - Origen
Creado al final de la década de los 80s con la finalidad de resolver problemas de cubrimiento de conjuntos. Pertenece a la familia de los algoritmos Meta-Heurísticos. Se basa en mecanismos estadísticos.

14 Algoritmo GRASP - Fases
Es un procedimiento iterativo que consiste en dos fases: Fase Construcción Fase Mejoría

15 Algoritmo GRASP Diagrama de Flujo

16 Algoritmos GRASP Ventajas
Utiliza lista de candidatos para cubrir las posibles soluciones. Utiliza un proceso de selección aleatorio para evitar voracidad. Implementación sencilla. Tiempo de respuesta rápido. Desventajas La solución dependerá de la constante de relajación (alfa). Dado que es un método constructivo, es difícil aplicarlo en problemas cuyas soluciones viables sean difíciles de construir. No se obtienen los óptimos locales en la fase de construcción.

17 Algoritmo GRASP - Aplicaciones
Problema del cambio de moneda. Problema de ruta crítica. Bin packing. Cortes en una y dos dimensiones. Cubrimiento de conjuntos.

18 Algoritmos Genéticos

19 Algoritmos Genéticos - Origen
Teoría de la Evolución de Darwin Vida Artificial Computación Evolutiva Algoritmos evolutivos Redes Neuronales

20 Algoritmos Genéticos - Definición
Algoritmo Evolutivo Evaluación : Se le asigna un fitness a cada individuo, en función de lo bien que resuelve el problema. Selección : ¿Quién muere? ¿Quién se reproduce? Reproducción : Se generan lo nuevos individuos de la población.

21 Algoritmo Genético Diagrama de Flujo

22 Algoritmos Genéticos Ventajas Paralelismo
Resolución de Problemas NP (No Lineales) Adaptativos No tienen conocimiento previo del problema Desventajas Representación del problema Función Objetivo (Función de Aptitud) Parámetros(Tamaño Población, ritmo de cruzamiento y mutación, etc.) Convergencia prematura Recomendación : No utilizarlo en problemas resolubles de manera analítica

23 Conclusiones Algoritmos con buen tiempo de respuesta.
Los algoritmos GRASP utilizan gastan menos tiempo que los algoritmos Genéticos. No suelen hallarse los óptimos globales pero sí una aproximación muy cercana.

24 Referencias Steven S. Skiena (1998) “The Algorithm Design Manual”
Feo P. and Resende M.G.C (2001) “GRASP: an Annotated Bibliography” AT&T Labs Research Tech. Report catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lii/hernandez_r_cm/capitulo3.pdf -