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Tipos de Metaheurísticas
Descripción
Investigación de Operaciones Mapa Mental sobre Tipos de Metaheurísticas, creado por Lizzi_Flor el 02/10/2013.
Sin etiquetas
investigación de operaciones
investigación de operaciones
Mapa Mental por
Lizzi_Flor
, actualizado hace más de 1 año
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Creado por
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Resumen del Recurso
Tipos de Metaheurísticas
De Relajación
Es un modelo simplificado obtenido al eliminar, debilitar o modificar restricciones (u objetivos) del problema real.
Son estrategias para el empleo de relajaciones del problema en el diseño de heurísticas.
Modifican elementos del problema para proponer la solución de las modificaciones como solución heurística del problema original.
Constructivas
Aportan soluciones incorporando iterativamente elementos a una estructura, que representa a la solución.
Establecen estrategias para seleccionar las componentes con las que se construye una buena solución del problema.
Entre las metaheurísticas primitivas se encuentra: greedy
GRASP
Incorpora greedy con pasos aleatorios, adaptativos para la selección de elementos de la solución.
De búsqueda
Es el más importante
Establece estrategias para recorrer el espacio de soluciones del problema, transformando iterativamente soluciones de partida.
Búsquedas monótonas
Descendentes o ascendentes
Algoritmos escaladores
hill-climbing
Búsquedas locales
La mejora se obtiene en base al análisis de soluciones similares a la que realiza la búsqueda.
Soluciones vecinas
Basa su estrategia en el estudio de soluciones del vecindario o entorno de la solución que realiza el recorrido.
Invonveniente: Quedan atrapadas en un óptimo local, una solución que no puede ser mejorada por un análisis local.
Búqueda Global
Incorporan pautas para tres formas básicas de escapar de los óptimos locales de baja calidad
Búsqueda desde otra solución de arranque
Modificar la estructura
Permitir movimientos o transformaciones de la solución de búsqueda
Arranque múltiple
Búsquedas descendentes
Entorno Variable
Modifican en forma sistemática el tipo de movimiento para evitar un entorno rígido.
Búsqueda no monótona
Aplican movimientos de no mejora durante el recorrido de búsqueda.
Controlan los posibles movimientos de empeoramiento de la solución, mediante criterios.
Criterios de aceptación Estocásticos
Establecen pautas para regular la probabilidad de aceptar transformaciones que no mejores la solución
Recorrido Simulado
La probabilidad de aceptación es una función exponencial del empeoramiento producido.
Memoria del proceso de búsqueda
Utilizan información sobre el recorrido para evitar que la búsqueda se concentre en una misma zona del espacio
Evolutivas
Establecen estrategias para conducir la evolución en el espacio de conjuntos de soluciones
Poblaciones
Interacción entre los miembros de la población frente a la información de soluciones individuales
Otros
Intermedios entre relajación y constructivas
De descomposición
Establecen pautas para resolver un problema determinando subproblemas, construyendo una solución al problema original
De memoria a largo plazo
Son capaces de emplear información obtenida en la aplicación del procedimiento (a un problema especíco o a un tipo o clase).
Su objetivo es obtener subproblemas más fáciles de resolver que los originales y con soluciones efectivas
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