Algoritmos metaheurísticos trayectoriales para optimizar problemas combinatorios

Abstract

La aplicación de los algoritmos metaheurísticos a problemas de optimización ha sido muy importante durante las últimas décadas. La principal ventaja de estas técnicas es su flexibilidad y robustez, lo que permite aplicarlas a un amplio conjunto de problemas. En este trabajo nos concentramos en metaheurísticas basadas en trayectoria Simulated Annealing, Tabu Search y Variable Neighborhood Search cuya principal característica es que parten de un punto y mediante la exploración del vecindario varían la solución actual, formando una trayectoria. Mediante las instancias de los problemas combinatorios seleccionados, se realiza una experimentación computacional que ilustra el comportamiento de los métodos algorítmicos para resolver los mismos. El objetivo principal de este trabajo es realizar el estudio y comparación de los resultados obtenidos para las metaheurísticas trayectoriales seleccionadas en su aplicación para la resolución de un conjunto de problemas académicos de optimización combinatoria.

Keywords

• metaheurísticas de trayectoria
• simulated annealing
• tabu search y variable neighborhood search
• problemas de optimización combinatoria