Propuesta del algoritmo Chasquisoft Propuesta del algoritmo

Integrantes Grupo 6 1. Contreras Ames, Roy Carlos 20037038 2. Gaspar Calle, Ronald 20040385 3. Urlich Ames, Rafael 20050272 4. Paredes Anicama, Fernando 20050438 5. Castro Toribio, Jorge 20052036 6. Ruiz Vergara, César Augusto 20057238 Grupo 6

Agenda Introducción Algoritmos Conclusiones Referencias Heurístico: Primero el mejor. Meta-heurístico: GRASP. Meta-heurístico: Genético. Conclusiones Referencias

Introducción Descripción del problema del agente viajero: El problema del agente viajero, consiste en un agente de ventas que tiene que visitar n ciudades comenzando y terminando en una misma ciudad, visitando solamente una vez cada ciudad, y haciendo el recorrido de costo mínimo, este costo de recorrido puede estar expresado en términos de tiempo y distancia, recorrer el mínimo de kilómetros o llevar a cabo un tour en el menor tiempo posible.

Algoritmos

Voraz – El Primero, el mejor Algoritmo Heurístico Voraz – El Primero, el mejor

Algoritmo Heurístico - Definición Algoritmo Meta - Heurístico Escoger siempre el mejor elemento en cada paso, conocido como el candidato más prometedor, a fin de llegar a una solución óptima. El avance es paso a paso, empezando con un conjunto solución vacío.

Algoritmo Heurístico - Definición Conjunto C de candidatos: conjunto de clientes Función de selección: determina el cliente más cercano al último cliente seleccionado (candidato prometedor) Función de factibilidad: Comprueba que el conjunto de candidatos seleccionados junto al nuevo candidato prometedor permitan llegar a una solución. Función objetivo: minimizar el costo del cableado. Está dado por la siguiente fórmula: f(x) = ( d * costo_cable/m ) * factor 8

Algoritmos Heurístico - Aplicación Problema del cambio de dinero El problema de la mochila El problema de la El problema de cortes de una dimensión El problema de la selección de proyectos de inversión

Algoritmos Heurístico – Diagrama de flujo funcion voraz(C:conjunto):conjunto { C es el conjunto de todos los clientes } S = {Ø}    { S es el conjunto en el que se construye la solución } mientras  C <> vacío hacer x = el elemento de C que maximiza seleccionar(x) C = C - {x} si completable(S U {x}) entonces S = S U {x} si solucion(S) entonces devolver S si no devolver no hay solucion fin

Algoritmos Heurísticos Desventajas Miopía. Ventajas Fácil de diseñar e implementar. Fácil de comprobar la optimización.

Algoritmo Meta-heurístico Grasp

Algoritmo Grasp - Definición Algoritmo Meta-Heurístico Usado para problemas de optimización combinatoria Es un proceso multicomienzo o iterativo.

Algoritmo Grasp - Aplicación Cada iteración presenta 2 fases: Fase de Construcción. Considerando una lista restringida de elementos candidatos se selecciona aleatoriamente uno para añadirlo en la construcción de la solución. Fase de Mejora. Realiza una búsqueda local en el vecindario de la solución construida con el fin de mejorar esta solución.

Algoritmo Grasp – Diagrama de flujo procedimiento GRASP (numIteraciones, instancia) Leer (instancia) Mientras <no se cumple con número de iteraciones> hacer Fase de Construcción Fase de Mejora Actualizar la mejor solución Regresar la mejor solución

Algoritmo Grasp Ventajas Facilidad de implementación Buena solución con costo de procesamiento razonable Puede servir como paso previo en la aplicación de otros algoritmos Desventajas No exhaustivo No se escoge necesariamente la mejor solución

Algoritmos Meta-heurístico Genético

Algoritmo Genético - Definición

Algoritmo Genético - Aplicación

Algoritmo Genético – Diagrama de Flujo

Algoritmo Genético Ventajas Desventajas

Conclusiones

Referencias http://www.research.att.com/~mgcr/doc/gan nbib.pdf catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/ lii/martinez_g_ag/capitulo3.pdf