Colonia de hormigas metaheuristica
La optimización por colonia de hormigas (OCH) es un método metaheurístico basado en el comportamiento real de este insecto. Está compuesto por algoritmos utilizados para obtener soluciones a proble- mas complejos y de optimización . Algoritmos de inspiración biológica que se basan en el comportamiento de las colonias de hormigas naturales para la resolución de problemas combinacionales. Es la técnica metaheurística sobre la que se basa el . Hormigas : Introduce los conceptos principales de la metaheurıstica , también se presenta una breve rese˜na de como surgieron estos algoritmos.
FVRP y propondremos una variante de la metaheurıstica colonia de hormigas conocida como sistema de la mejor-peor hormiga (SMPH) para la resolución de ambos problemas. Capıtulo Algoritmos ACO aplicados . Finalmente presentaremos los resultados obtenidos y los compararemos con los conocidos hasta el momento. Palabras claves: FTSP, FVRP, . Este estudio se en cen- tra en la resolución de este tipo de problemas mediante una metaheurística de optimización por colonia de hormigas , basada en el comportamiento de estos animales en el medio natural, donde cada hormiga deposita un rastro de feromonas en la ruta que sigue del nido a la fuente de alimento. En este trabajo se ofrece una perspectiva general de la metaheurística de Optimización Basada en Colonias de Hormigas , describiendo varios de los modelos algorítmicos existentes, y poniendo un especial énfasis en el Sistema de la Mejor-Peor Hormiga y en algunas de las nuevas tendencias existentes en.
Se trata de un método de resolución . En este estudio se introduce un nuevo algoritmo para la metaheurística de optimización de colonias de hormigas (ACO) que se ha desarrollado para resolver problemas de optimización global con variables de decisión continuas.
El algoritmo propuesto, denominado ACO-FRS, comprende una estrategia para la selección . Como se puede observar en esta técnica metaheurística , la convergencia y la bondad de la solución obtenida es función de parámetros a elección del . Inicialmente, se mencionan las características de las hormigas en la naturaleza que fundamentan este tipo de modelos, para así pasar, a partir de éstas características, a describir la Metaheurística de Optimización basada en colonia de Hormigas explicando el modo de operación general de éstos. Inteligencia Artificial – Colonia de Hormigas – Duration: 5:58. Utlización del algoritmo de colonia de hormigas para encontrar la ruta más corta en un grafo, implementado en. Posteriormente, daremos paso a la presentación del algoritmo más básico . Ant Colony Optimization (ACO). Se propone una técnica metaheurística que resuelve problemas de localización y ruteo considerando restricciones de capacidad en los vehículos y satisfacción de la demanda.
La presente propuesta de tesis doctoral consiste en la investigación de la metaheurística de “Optimización de Colonias de Hormigas ” (ACO) con el objetivo de diseñar un modelo utilizando modelos gráficos que exploren de una manera más eficiente que otros algoritmos el espacio de búsqueda en problemas . NP que ha sido explorada en los últimos años. En este artículo se presentan sus fundamentos, sus variantes y algunas aplicaciones en los diferentes campos del conocimiento. OPTIMIZACION POR COLONIA DE HORMIGAS PARA EL PROBLEMA DE LA MOCHILA Conclusion INTRODUCCION El problema de la mochila se basa en encontrar un subconjunto de objetos con el cual se maximice el beneficio que proporcionan los objetos mientras se respete la restricción de no . RIP y EIGRP son dos ejemplos de tales algoritmos, o protocolos de enrutamiento.
La metaheurística de colonias de hormigas (CH) surge como alternativa para los algoritmos clásicos de búsqueda de caminos óptimos. Optimization), que está inspirado en cómo las hormigas encuentran caminos de bajo coste, o RFD. Un comportamiento más preciso del algoritmo de la colonia de hormigas aplicado al problema del viajante se describe.
El principio de operación de esta metaheurística se puede describir de la siguiente manera: ACO se basa en la comunicación indirecta que se produce .