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