Optimización del rendimiento de TSP-MMC en entornos no homogéneos

Autores/as

  • Yessica Yazmín Calderon-Segura Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas/Facultad de Contabilidad, Administración e Informática. Cuernavaca, Morelos. México
  • Gennadiy Burlak Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Cuernavaca, Morelos. México
  • Jośe Antonio García Pacheco Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Cuernavaca, Morelos. México https://orcid.org/0009-0005-6072-9551

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2025.17.2/1

Palabras clave:

Optimización, clúster de percolación, optimización de haces de luz, principio de Fermat, método de Monte Carlo, TSP

Resumen

El problema del Agente Viajero para determinar la trayectoria óptima en un espacio no homogéneo está estrechamente relacionado con el problema variacional basado en el principio de Fermat, que busca la trayectoria de un rayo óptico dentro de un sólido. Encontrar dicha trayectoria óptima representa, en general, un desafío significativo, particularmente en estructuras con un gran número de emisores dispuestos aleatoriamente. Para abordar esta dificultad, proponemos el uso del algoritmo híbrido TSP-MMC, que permite identificar la trayectoria mínima óptima S, conectando los emisores integrados en un clúster de percolación. Esto compensaría los desfasajes provocados por la transmisión del rayo de luz a través del clúster, ajustando la distribución de la intensidad lumínica según los requerimientos del usuario. Hemos demostrado que esta técnica puede mejorar la eficiencia en un 60% en comparación con los valores óptimos obtenidos previamente para la optimización del haz de luz. En el futuro, esta metodología podría aplicarse para la visualización de vasos sanguíneos en contextos tanto estáticos como dinámicos, siendo de gran utilidad en estudios biológicos con muestras celulares y bacterianas.

Biografía del autor/a

Yessica Yazmín Calderon-Segura, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas/Facultad de Contabilidad, Administración e Informática. Cuernavaca, Morelos. México

Dra. Yessica Yazmin Calderon Segura has experience in algorithm optimization, mathematical models, processes to minimize time, Neural Networks, simulation, percolation systems, nanostructures and electromagnetic phenomena. She has published co-authored articles in international journals with a high impact factor. She as well as other knowledge on the topics of image processing, neural networks and systems. She is currently a member of the SNI, as a candidate. She is the author and co-author of 14 articles in international journals. She has participated in 24 presentations at national and international conferences. Under her direction they graduated: 1 bachelor's thesis and 2 master's thesis at FCAeI-CIICAp-UAEM. Currently 3 FCAeI-UAEM bachelor's theses in process, under her direction.

Gennadiy Burlak, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Cuernavaca, Morelos. México

Dr. Gennadiy Burlak. In 1975 he studied bachelor's and master's degrees at the kyiv National University (KNU), at the Faculty of Physics and at the Department of Theoretical Physics. He also obtained the Ph. D. (candidate in Physical-Mathematical Sciences) and the D. Sc. (Doctor in Physical-Mathematical Sciences) at the KNU in 1979 and 1988, respectively. He worked as a professor in the Department of Theoretical Physics. Currently, he is Professor-Researcher C of the Centro de Investigacion en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp) of the Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM), since 1998. Dr. Burlak is the author and co-author of four books and 150 articles in international magazines. He has participated in 157 presentations at national and international conferences. Under his direction they graduated: 5 doctoral theses and 8 master's and bachelor's theses. Currently 2 doctoral theses in process under his direction.

Jośe Antonio García Pacheco, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Cuernavaca, Morelos. México

José Antonio García Pacheco. A Master's student in Engineering and Applied Sciences at the Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp). He obtained his degree in Computer Science from the Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM) in 2022. His passion and experience focus on artificial neural network research, software development, and algorithm optimization. His focus and dedication are exemplary, making him a promising researcher and professional in the field of applied computing.

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v17-n02-a01

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Publicado

04-06-2025

Cómo citar

Calderon-Segura, Y. Y., Burlak, G., & García Pacheco, J. A. (2025). Optimización del rendimiento de TSP-MMC en entornos no homogéneos. Programación matemática Y Software, 17(2), 1–9. https://doi.org/10.30973/progmat/2025.17.2/1

Número

Vol. 17 Núm. 2 (2025): Junio de 2025

Sección

Artículos

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Derechos de autor 2025 Yessica Yazmín Calderon-Segura, Gennadiy Burlak, Jośe Antonio García Pacheco

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