Extensión de algoritmos ACO usando conceptos de Tabu Search

En los algoritmos ACO (del inglés Ant Colony Optimization) las hormigas artificiales iterativamente construyen soluciones a un problema de optimización combinatorio. La construcción de dichas soluciones está guiada por rastros de feromona los cuales actúan como un mecanismo de adaptación que permite...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Arito, Franco, Leguizamón, Mario Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2009
Materias:
Ciencias Informáticas
Intelligent agents
Ant Colony Optimization
Tabu Search
Quadratic Assignment Problem
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19690
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En los algoritmos ACO (del inglés Ant Colony Optimization) las hormigas artificiales iterativamente construyen soluciones a un problema de optimización combinatorio. La construcción de dichas soluciones está guiada por rastros de feromona los cuales actúan como un mecanismo de adaptación que permite sesgar la muestra de nuevas soluciones hacia regiones prometedoras del espacio de búsqueda. Adicionalmente, el sesgo de la búsqueda está influenciado por información heurística dependiente del problema. En este trabajo, que describe parte de la línea de investigación relacionada al uso de memoria externa en algoritmos ACO, se propone la incorporación de conceptos de la metaheurística Tabu Search (TS) en el proceso de construcción de soluciones. Estos conceptos se refieren específicamente a la forma en la que TS utiliza la historia del proceso de búsqueda para evitar visitar soluciones ya analizadas.
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author Arito, Franco
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