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Propuesta del algoritmo
Chasquisoft Propuesta del algoritmo
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Integrantes Grupo 6 1. Contreras Ames, Roy Carlos 20037038
2. Gaspar Calle, Ronald 3. Urlich Ames, Rafael 4. Paredes Anicama, Fernando 5. Castro Toribio, Jorge 6. Ruiz Vergara, César Augusto Grupo 6
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Agenda Introducción Algoritmos Conclusiones Referencias
Heurístico: Primero el mejor. Meta-heurístico: GRASP. Meta-heurístico: Genético. Conclusiones Referencias
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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.
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Algoritmos
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Voraz – El Primero, el mejor
Algoritmo Heurístico Voraz – El Primero, el mejor
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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.
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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
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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
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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
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Algoritmos Heurísticos
Desventajas Miopía. Ventajas Fácil de diseñar e implementar. Fácil de comprobar la optimización.
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Algoritmo Meta-heurístico
Grasp
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Algoritmo Grasp - Definición
Algoritmo Meta-Heurístico Usado para problemas de optimización combinatoria Es un proceso multicomienzo o iterativo.
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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.
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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
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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
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Algoritmos Meta-heurístico
Genético
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Algoritmo Genético - Definición
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Algoritmo Genético - Aplicación
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Algoritmo Genético – Diagrama de Flujo
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Algoritmo Genético Ventajas Desventajas
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Conclusiones
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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
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