Modelos hiperheurísticos basados en razonamiento con procesamiento paralelo y dominio en metaheurísticas x-pso y afs multiobjetivo

En este trabajo se presenta el desarrollo e implementación de una HiperHeurística Basada en Razonamiento, con dominio en MetaHeurísticas variantes de la Optimización Por Enjambre de Partículas, X-FPSO, y Cardumen de Peces Artificiales, FAFS, MultiObjetivo. Como aporte respecto de otras publicaciones...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Schweickardt, Gustavo, Casanova, Carlos
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa 2015
Materias:
Optimización
MetaHeurísticas
Computación Paralela
Interfaz de Paso de Mensajes
HiperHeurísticas
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11983
Aporte de:
Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R359-article-11983
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spelling I10-R359-article-119832018-05-30T14:59:23Z Modelos hiperheurísticos basados en razonamiento con procesamiento paralelo y dominio en metaheurísticas x-pso y afs multiobjetivo Schweickardt, Gustavo Casanova, Carlos Optimización MetaHeurísticas Computación Paralela Interfaz de Paso de Mensajes HiperHeurísticas En este trabajo se presenta el desarrollo e implementación de una HiperHeurística Basada en Razonamiento, con dominio en MetaHeurísticas variantes de la Optimización Por Enjambre de Partículas, X-FPSO, y Cardumen de Peces Artificiales, FAFS, MultiObjetivo. Como aporte respecto de otras publicaciones en la línea de investigación que los autores han desarrollado, se obtiene un importante avance: la paralelización del algoritmo, reemplazando su modelo secuencial primigenio, empleando la plataforma denominada Interfaz de Paso de Mensajes, MPI, (Message Passing Interface). Son propuestas dos estrategias para la implementación del Modelo, sustentadas en la habilidad que las X-Formas del conjunto X-(FPSO-FAFS) exhiben para satisfacer, en cierta instancia de decisión, los cinco Principios de la Inteligencia de Grupo (PIG). La primera, determina el número óptimo de núcleos MPI, y asigna, a cada uno, una subpoblación de la población total, con la misma cantidad invariante de individuos. La Función de Selección, FS, opera identificando la X-Forma más apta. La segunda, asigna un núcleo y la mejor X-Forma conforme cada PIG, modificando, mediante la FS, el tamaño de las subpoblaciones. Se presenta una aplicación de ambas estrategias, en el Problema de Balance de Fases en un Sistema de Distribución Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa 2015-08-21 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11983 Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Vol. 23 Núm. 37 (2015): Mayo 1853-9777 0329-7322 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/11983/12694
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