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| dc.contributor | Crawford Labrín, Broderick | ||
| dc.creator | Mansilla Villablanca, Sebastián Patricio | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T23:50:42Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T23:50:42Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
| Resumen | dc.description | Las metaheurísticas proveen soluciones "aceptables", en un tiempo razonable, para resolver problemas difíciles y complejos cuando es costoso encontrar una solución óptima, especialmente con una capacidad de procesamiento limitada. En particular, las metaheurísticas pueden resolver el problema de cobertura de conjuntos, en inglés "Set Covering Problem (SCP)", el cual consiste en encontrar un conjunto de soluciones, que permiten cubrir un conjunto de necesidades, con el menor costo posible. El principal propósito de esta tesis, es mostrar el desempeño de dos versiones del algoritmo artificial de cardumen de peces, en inglés "Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA)" aplicado al SCP. Este algoritmo, simula el comportamiento de un pez dentro del agua, el cual pertenece a un cardumen y utiliza una población de puntos en el espacio, para representar la posición del pez dentro del cardumen. Este método, ha sido probado sobre 70 archivos obtenidos del sitio web de OR-Library. Se espera que AFSA, pueda proveer otra alternativa de metaheurística basada en población, que sea capaz de resolver problemas de minimización y en diferentes contextos, no solo en el ámbito académico, también en la industria | |
| Resumen | dc.description | Tesis | |
| Resumen | dc.description | Las metaheurísticas proveen soluciones "aceptables", en un tiempo razonable, para resolver problemas difíciles y complejos cuando es costoso encontrar una solución óptima, especialmente con una capacidad de procesamiento limitada. En particular, las metaheurísticas pueden resolver el problema de cobertura de conjuntos, en inglés "Set Covering Problem (SCP)", el cual consiste en encontrar un conjunto de soluciones, que permiten cubrir un conjunto de necesidades, con el menor costo posible. El principal propósito de esta tesis, es mostrar el desempeño de dos versiones del algoritmo artificial de cardumen de peces, en inglés "Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA)" aplicado al SCP. Este algoritmo, simula el comportamiento de un pez dentro del agua, el cual pertenece a un cardumen y utiliza una población de puntos en el espacio, para representar la posición del pez dentro del cardumen. Este método, ha sido probado sobre 70 archivos obtenidos del sitio web de OR-Library. Se espera que AFSA, pueda proveer otra alternativa de metaheurística basada en población, que sea capaz de resolver problemas de minimización y en diferentes contextos, no solo en el ámbito académico, también en la industria | |
| Resumen | dc.description | Magíster en Ingeniería Informática | |
| Lenguaje | dc.language | eng | |
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-6500/UCD6593_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | Metaheurística | |
| Materia | dc.subject | Programación con restricciones | |
| Title | dc.title | An artificial fish swarm algorithm to solve the set covering problem | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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