Clasificacion algoritmos de optimizacion estocasticos metaheuristicos
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
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.
espero te sirva