Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

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Búsqueda Tabú multiobjetivo con enteros-mixtos y punto de referencia
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Palabras clave

multiple objetives
metaheuristics
tabu sea
múltiples objetivos
metaheurísticas
búsqueda tabú

Cómo citar

Beausoleil, R. P. (2018). Búsqueda Tabú multiobjetivo con enteros-mixtos y punto de referencia. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 25(1), 115–150. https://doi.org/10.15517/rmta.v1i25.32234

Resumen

En este trabajo presentamos un enfoque de Búsqueda Tabú independiente del dominio para problemas con múltiples objetivos y variables mixtas (enteras y reales). En el mismo investigamos dos aspectos: la independencia del dominio y la aplicabilidad en la optimización práctica, para ello nos centramos en problemas que se encuentran frecuentemente en el mundo real, como son los problemas de redes logísticas (por ejemplo: problemas de redes de distribución con múltiples etapas, localización asignación, tablas de tiempo); también investigamos su desempeño sobre problemas clásicos como cubrimiento de conjuntos, particionamiento de conjunto, mochila multidimensional y camino más corto. Todos los problemas considerados son de la clase NP-duros, con gran número de variables, conteniendo un número de restricciones heterogéneas, presentando un reto para hallar soluciones factibles.

https://doi.org/10.15517/rmta.v1i25.32234
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Balas, E.; Padberg, M. (1976) “Set partitioning: a survey´´, SIAM Review 18(4): 710–760.

Beausoleil, R.P. (2014) “Interactive multiobjective tabu/scatter search based on reference point´´, Revista de Matemática : Teoría y Aplicaciones 21(2): 261–282.

Campos, V.; Laguna, M.; Martí, R. (2005) “Context-independent scatter and tabu search for permutation problems´´, INFORMS Journal on Computing 17(1): 111–122.

Davis, E.W.; Patterson, J.H. (1975) “A comparison of heuristic and optimum solutions in resource constrained project scheduling´´, Management Science 21(8): 944–955.

Deb, K.; Sundar, J.; Bhaskara, U.; Chaudhuri, S. (2006) “Reference point based multi-objective optimization using evolutionary algorithms´´, Inter- national Journal of Computational Intelligence Research (IJCIR) 2(3): 273–286.

Elmaghraby, S.E.; Moder, J.J. (1977) Handbook of Operations Research.

Geoffrion, A.M.; Graves, G.W. (1974) “Multicommodity distribution system design by benders decomposition´´, Management Science 20(5): 822– 844.

Glover, F.; Laguna, M. (1997) “General purpose heuristics for integer programming part I", Journal of Heuristics 2(4): 343–358.

Greenwood, G.W.; Hu, X.S.; D’Ambrosio, J.G. (1997) “Fitness functions for multiple objective optimization problems: combining preferences with Pareto rankings", in: R.K. Belew & M.D. Vose (Eds.) Foundations of Genetic Algorithms, San Francisco: 437–455.

Hitchcock, F.L. (1941) “The distribution of a product from several sources to numerous localities", Studies in Applied Mathematics 20(1-4): 224–230.

Jaskiewicz, A. (2004) “A comparative study of multiple-objective metaheuristics on the bi-objective set covering problem and the pareto memetic algorithm", Annals of Operation Research 131(1-4): 135–158.

Kelly, J.P.; Xu, J. (1999) “A set-partitioning-based heuristic for the vehicle routing problem", INFORMS Journal on Computing 11(2): 161–172.

Laguna, M.; Gortázar F.; Gallego, M.; Martí, R. (2014) “A black-box scatter search for optimization problems with integer variables", Journal of Global Optimization 58(3): 497–516.

Laguna, M.; Martí, R. (2003) The OptQuest Callable Library, in: S. Voss & D.L. Woodruff (Eds.) Optimization Software Class Libraries, Kluwer Academic Publishers, Boston: 193–218.

Michalewicz, Z. (1995) “A survey of constraint handling techniques in evolutionary computation methods", in: Proceedings of the 4th Annual Conference on Evolutionary Programming, MIT Press Cambridge MA, Estados Unidos: 135–155.

Mitsuo, G.; Runwei, G.; Lin, L. (2008) Network Models and Optimization: Multiobjective Genetic Algorithms Approach. Springer-Verlag Lon- don, Reino Unido.

Samed, M.M.A.; Ravagnani, M.A. da S.S. (2008) “Coevolutionary genetic algorithm to solve economic dispatch", in: P. Siarry & Z. Michalewicz (Eds.) Advances in Metaheuristics for Hard Optimization, Natural Computing Series, Springer Berlin Heidelberg: 317–327.

Smith, B.; Brailsford, S.; Hubbard, P.; Williams, H. (1996) “The progressive party problem: Integer linear programming and constraint programming compared", Constraints 1(1-2): 119–138.

Walser J.P. (1999) Integer Optimization by Local Search: A Domain-Independent Approach. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Alemania.

Wierzbicki, A.P. (1982) “A mathematical basis for satisficing decision making", Mathematical Modelling 3(5): 391–405.

Zitzler, E.; Laumanns, M. (2001) “Test problems for multiobjective optimizers“. Institute TIK, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) Zurich, Switzerland.

Zitzler E.; Thiele, L. (1999) “Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength Pareto approach", IEEE Transactions on Evolutionary Computation 3(4): 257–271.

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