COMPARACIÓN ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA DE TRES ALGORITMOS EVOLUTIVOS APLICADOS AL TSP
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Palabras clave

Problema del Agente Viajero (TSP)
Metaheurísticas
Algoritmo Genético
Algoritmo Memético
Algoritmo de Sistema Inmune

Cómo citar

BERNAL MAGALLANES, U. E., PUGA SOBERANES, H. J., & MONTESINO GUERRA, J. A. (2016). COMPARACIÓN ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA DE TRES ALGORITMOS EVOLUTIVOS APLICADOS AL TSP. JÓVENES EN LA CIENCIA, 2(1), 16–20. Recuperado a partir de https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/765

Resumen

El Problema del agente viajero (TSP) es un problema de optimización combinatoria muy estudiado en el área de computación científica y matemáticas aplicadas. La importancia del TSP radica en que varios problemas de optimización combinatoria se pueden formular con base en él. Hasta la fecha no se ha encontrado un algoritmo determinístico que resuelva el TSP en un tiempo polinomial. En el estado del arte se han reportado soluciones factibles en tiempo polinomial, mediante el uso de algoritmos no determinísticos conocidos como Metaheurísticas. En este trabajo se implementaron: el Algoritmo Genético (AG), Algoritmo Memético (AM), y el Algoritmo de Sistema Inmune (ASI) para resolver el TSP Simétrico. Los algoritmos implementados pertenecen a una familia de Metaheurísticas conocida como Algoritmos Evolutivos los cuales están inspirados en la evolución natural. Para identificar el desempeño de los algoritmos seleccionados, se realizó una comparación entre ellos haciendo uso de estadística no paramétrica para evidenciar el algoritmo con mejor desempeño para resolver el TSP.
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Citas

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