Comportamiento Sinérgico En Hiperheurística de Selección para la Solución de los Problemas del Agente Viajero

Autores/as

  • Juan Adolfo Montesino Guerra Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México
  • Héctor José Puga Soberanes Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México
  • Marco Aurelio Sotelo Figueroa Universidad de Guanajuato, División de Ciencias Económico Administrativas, Departamento de Estudios Organizacionales, Guanajuato, Guanajuato, México
  • Carpio Valadez Juan Martín Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato,México.
  • Manuel Ornelas Rodríguez Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato,México.
  • Jorge Alberto Soria Alcaraz Universidad de Guanajuato, División de Ciencias Económico Administrativas, Departamento de Estudios Organizacionales, Guanajuato, Guanajuato, México
  • Raúl Santiago Montero Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2016.8.3/5

Palabras clave:

Transformadortérmico, Relación de flujo, control automático

Resumen

En este trabajo se muestra el comportamiento sinérgico que se produce en la implementación de una Hiperheurística de selección aplicada al problema del agente viajero (TSP, por sus siglas en inglés). Como órgano rector de la Hiperheurística se utilizó un Algoritmo Genético, y un conjunto de 5 heurísticas de bajo nivel. Para hacer las pruebas se utilizaron instancias de entrenamiento del estado del arte para TSP, y para el análisis de resultados, se hizo una comparación del mejor genotipo obtenido del entrenamiento de la combinación de las heurísticas, contra genotipos que contienen un solo tipo de heurística analizados desde un enfoque de optimización. En las pruebas estadísticas se utilizó como representante estadístico la mediana obtenida de dichos experimentos. Se presentan la explicación del entrenamiento fuera de línea de la Hiperheurística y los resultados que muestran que la hiperheurística es capaz de mejorar los resultados de las heurísticas aplicadas individualmente.

Biografía del autor/a

Juan Adolfo Montesino Guerra, Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México

Montesino Guerra Juan Adolfo, Obtuvo el Título de Licenciado en Informática en 2013 por el Instituto Tecnológico por la vía de Titulación por Promedio. Actualmente cursa la Maestría en Ciencias Computacionales en su segundo Año en la División de Estudios de Posgrado e Investigación en el Instituto Tecnológico de León, Ha realizado estancias cortas de investigación en la División de Ciencias Económicas Administrativas de la Universidad de Guanajuato, con investigadores en el área de sistemas inteligentes que ahí residen. Recientemente se encuentra aplicando técnicas Hiperheurísticas al problema del agente viajero. Sus áreas de interés incluyen entre otras: Técnicas de optimización combinatoria, Heurísticas, Metaheurísticas, Hiperheurísticas, Algoritmos Bioinspirados y Sistemas Inteligentes.

Héctor José Puga Soberanes, Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México

Puga Soberanes Héctor José, se graduó de Licenciatura en Físico Matemáticas, en el Instituto Politécnico Nacional en 1993. Obtuvo el grado de Maestría en Ciencias (Óptica) en 1995, egresado del Centro de Investigaciones en Óptica, A. C. (CIO), obteniendo el titulo por parte de la Universidad de Guanajuato. Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias (Óptica), egresado del CIO, obteniendo el titulo por parte de la Universidad de Guanajuato en 2002. Cuenta con publicaciones internacionales, en congresos internacionales y nacionales. Ha participado como responsable y colaborador de varios proyectos de investigación, apoyados por CONCyTEG, COSNET y DGEST. Ha colaborado en la formación de recursos humanos a través de la dirección tesis de licenciatura y Maestría. Actualmente es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel I. Profesor con perfil deseable (Promep) de Agosto de 2005 a la fecha. Sus áreas de interés son: Metrología, Hiperheurísticas y sistemas inteligentes.

Marco Aurelio Sotelo Figueroa, Universidad de Guanajuato, División de Ciencias Económico Administrativas, Departamento de Estudios Organizacionales, Guanajuato, Guanajuato, México

Sotelo Figueroa Marco Aurelio, obtuvo el grado de Doctor en Ciencias en Computación por parte del Tecnológico Nacional de México. Cuenta con el grado de Maestro en Ciencias en Computación por el Instituto Tecnológico de León, donde obtuvo el primer lugar nacional con su Tesis. Dentro de sus áreas de interés están la optimización numérica, diseño e implementación de hiperheurísticas de generación. Cuenta con diversos artículos publicados en diferentes medios como revistas indexadas, revistas indexadas con JCR y memorias de congresos tanto Nacionales como Internaciones. Actualmente está adscrito como Profesor Investigador en la Universidad de Guanajuato y forma parte del Sistema Nacional de Investigadores con el nivel de Candidato.

Carpio Valadez Juan Martín, Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato,México.

Carpio Valadez Juan Martín, obtuvo el grado de Doctor en Ciencias (Óptica) del CIO en 1995. Su experiencia profesional incluye el CIO, ITESM campus León, Universidad Iberoamericana plantel León, y desde 1994 a la fecha el Instituto Tecnológico de León, en donde ocupó el cargo de Jefe del Depto. de Sistemas y Computación de 1999 al 2004, el cargo de Jefe de la División de Estudios de Posgrado e Investigación del 2004 al 2006. Ha participado como responsable y colaborador de varios proyectos de investigación, apoyados por CONCyTEG, COSNET y DGEST. Ha colaborado en la formación de recursos humanos a través de la dirección tesis de licenciatura, maestría, y doctorado. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel I. Es miembro del Consejo de Posgrado y miembro del claustro del Doctorado Interinstitucional en Ciencias en Computación. Sus áreas de interés son: sistemas inteligentes, University Timetabling, Metaheurística, Hiperheurísticas.

Manuel Ornelas Rodríguez, Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato,México.


Ornelas Rodríguez Manuel, recibió el título de Ingeniero Electromecánico por el Instituto Tecnológico de León. En 1999 realizó una estancia de investigación en la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Laval en Québec, Canadá. En 2002 recibió el grado de Doctor en Ciencias (Óptica) por el Centro de Investigaciones en Óptica A.C. y la Universidad de Guanajuato. Actualmente se desempeña como profesor-investigador en el Instituto Tecnológico de León, donde tiene el reconocimiento de profesor de tiempo completo con perfil deseable otorgado por SEP-PRODEP. Sus principales áreas de interés son análisis de imágenes, reconocimiento de patrones y optimización inteligente.

Jorge Alberto Soria Alcaraz, Universidad de Guanajuato, División de Ciencias Económico Administrativas, Departamento de Estudios Organizacionales, Guanajuato, Guanajuato, México

Jorge Alberto Soria Alcaraz, es egresado como Ingeniero en sistemas computacionales por el instituto tecnológico de león en 2008, continúo su formación como Maestro en ciencias en Ciencias de la Computación por la misma casa de estudios egresando en 2010. Obtuvo el grado de Doctor en ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Tijuana B.C parte del Tecnológico Nacional de México en el 2015. El Dr Soria-Alcaraz cuenta trabajos publicados en el área nacional e internacional sobre los temas de Hiperheurísticas, Timetabling así como Autonomus Search. Ha asistido a congresos nacionales e Internacionales a presentar trabajos acordes a estas áreas. Actualmente se desempeña como profesor investigador de tiempo completo en la División de Ciencias Económico-Administrativas de la Universidad de Guanajuato campus Guanajuato apoyando la carrera de Licenciatura en Sistemas de Información Administrativa. También pertenece al Sistema Nacional de Investigadores (SNI) con la distinción de Candidato a investigador Nacional.

Raúl Santiago Montero, Tecnologico Nacional de México, Instituto Tecnológico de León, Departamento de Investigación y Estudios de Posgrado, León, Guanajuato, México

Santiago Raúl, recibió la licenciatura en Comunicación y Electrónica en el Instituto Politécnico Nacional en el año 2000. Obtuvo el M. C. en Informática por CIC-IPN en 2003 y su Ph. D. en Informática por IIMAS-UNAM. Recibió el Premio Nacional de Ciencias de la Computación por la mejor tesis en 2004. Cuenta con diversos artículos publicados en diferentes medios como revistas, artículos y memorias de congresos tanto Nacionales como Internaciones. Ha colaborado en la formación de recursos humanos a través de la dirección tesis de licenciatura y Maestría. En la actualidad es profesor de tiempo completo-investigador de la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de León.

Citas

Burke, E. K., Hart, E., Kendall, G., Newall, J., Ross, P., and Schulenburg, S. Hyper-heuristics: An emerging direction in modern search technology. Handbook of Metaheuristics, (2003), pages 457–474. https://doi.org/10.1007/0-306-48056-5_16

Burke, E. K., Hyde, M., Kendall, G., Ochoa, G., Özcan, E., Woodward, J. R. A Classification of Hyper-heuristic Approaches. Handbook of Metaheuristics, (2010). (pp 449-468). The University of Nottingham, Nottingham, UK: Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1665-5_15

Lin, S., and Kernighan, B.W., An effective heuristic algorithm for the traveling salesman problem, (1973) Oper. Res. 21. pp. 498–516. https://doi.org/10.1287/opre.21.2.498

Lawler, E.L., Lenstra, J.K., Rinnooy Kan, A.H.G., and Shmoys, D.B., The Traveling Salesman Problem: The Guided Tour of Combinatorial Optimization, (1985), Wiley and Sons, New York.

Padberg, M. and Rinaldi, G., Optimization of a 532-city symmetric traveling salesman problem by branch and cut, (1987), Oper. Res. 6 pp. 1–7. https://doi.org/10.1016/0167-6377(87)90002-2

Denzinger, J., Fuchs, M., Fuchs, M., High Performance ATP Systems by Combining Several AI Methods. In proc. Fifteenth international joint conference on artificial intelligence (ijcai ’97). (1997). Pages 102–107, CA, USA.

Cowling, P., Kendall, G., Soubeiga, E., A Hyperheuristic Approach to Scheduling a Sales Summit. Springer. In Selected Papers of the Third International Conference on the Practice And Theory of Automated Timetabling, (2000), PATAT 2000, Lecture Notes in Computer Science, pages 176–190, Konstanz, Germany. Springer. https://doi.org/10.1007/3-540-44629-X_11

Ross., P., Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, Hyper-heuristics. In E. K. Burke and G. Kendall, (2005), chapter 17, pages 529–556. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6940-7

Sucupira., I., R., Metodos Heurísticos Genéricos: Meta Heurísticos e Hiper-Heurísticas. Tesis de Maestría. (2004), Universidad de Sao Paulo.

Soubeiga., E., Development and Application of Hyperheuristics to Personnel Scheduling. PhD thesis, June (2003), School of Computer Science and Information Technology, University of Nottingham.

Sucupira., I. R., Un Estudo Empírico de Hiper-Heurísticas. Tesis de Maestría. (2007), Universidad de Sao Paulo. Brasil.

Soria Alcaraz., J. A., Diseño de Horarios con Respecto al Alumno mediante Técnicas de Cómputo Evolutivo. Tesis de Maestría. Julio (2010), Instituto Tecnológico De León. León Guanajuato, México.

Goldberg., D. E., Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. (1989) Addison-Wesley Pub. Co. Reading, Massachusetts.

Yang., X. S., Nature-inspired metaheuristic algorithms. (2010), Luniver press.

Abdoun, O., Abouchabaka, J., Tajani, C., Analyzing the Performance of Mutation Operators to Solve the TSP. International Journal of Emerging Sciences, March (2012), LaRIT Laboratory, Faculty of sciences, Ibn Tofail University, Kenitra, Morocco. JES, 2(1), pages 61-77, https://doi.org/10.48550/arXiv.1203.3099

Lin, S., and Kernighan, B. W., An Effective Heuristic Algorithm for the Traveling-Salesman Problem. (1973). Operations Res. 21, pages 498-516. https://doi.org/10.1287/opre.21.2.498

Simó., F. G., El problema del Viajante de Comercio. Tesis de Licenciatura. (1996). Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba.

Reinelt., G., TSPLIB 95. (1995). Universitat Heidelberg. Pages 1-17. https://doi.org/10.1155/2015/378087

Croes., G. A., A method for solving traveling salesman problems. (1958). Operations Res. 6. pp., 791-812. https://doi.org/10.1287/opre.6.6.791

Derrac, J., Garcia, S., Molina, D., Herrera, F., A practical tutorial on the use of nonparametric statistical tests as a methodology for comparing evolutionary and swarm intelligence algorithms. Swarm and Evolutionary Computation, (2011) 1(1), 3-18. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2011.02.002

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Publicado

31-10-2016

Cómo citar

Montesino Guerra, J. A., Puga Soberanes, H. J., Sotelo Figueroa, M. A., Juan Martín, C. V., Ornelas Rodríguez, M., Soria Alcaraz, J. A., & Santiago Montero, R. (2016). Comportamiento Sinérgico En Hiperheurística de Selección para la Solución de los Problemas del Agente Viajero . Programación matemática Y Software, 8(3), 30–41. https://doi.org/10.30973/progmat/2016.8.3/5

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