Chasquisoft

Propuesta del algoritmo

Integrantes1. Contreras Ames, Roy Carlos 200370382. Gaspar Calle, Ronald 200403853. Urlich Ames, Rafael

200502724. Paredes Anicama, Fernando 200504385. Castro Toribio, Jorge 200520366. Ruiz Vergara, César Augusto 20057238Grupo

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Agenda1. Introducción2. Algoritmos

• Heurístico: Primero el mejor.• Meta-heurístico: GRASP.• Meta-heurístico: Genético.

3. Conclusiones4. Referencias

• 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.

Introducción

Algoritmos

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

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 solucionfin

Algoritmos Heurísticos

Desventajas

• Miopía.

Ventajas

• Fácil de diseñar e implementar.

• Fácil de comprobar la optimización.

Algoritmo Meta-heurístico

Grasp

Algoritmo Meta-Heurístico

Usado para problemas de optimización combinatoria

Es un proceso multicomienzo o iterativo.

Algoritmo Grasp - Definición

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 - Aplicación

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

VentajasFacilidad 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

Algoritmo Grasp

Algoritmos Meta-heurístico

Genético

Algoritmo Genético - Definición

Algoritmo Genético - Aplicación

Algoritmo Genético – Diagrama de Flujo

Ventajas

Algoritmo Genético

Desventajas

Conclusiones

Referencias

http://www.research.att.com/~mgcr/doc/gannbib.pdf

catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lii/martinez_g_ag/capitulo3.pdf