| Journal: | Computación y sistemas |
| Database: | |
| System number: | 000560149 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Authors: | Romero Ocaño, Alma Danisa1 Cosío León, M.A1 Valenzuela Alcaraz, Víctor Manuel1 Avilés Rodríguez, Gener J1 Martínez Vargas, Anabel2 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, Baja California. México 2Universidad Politécnica de Pachuca, Zempoala, Hidalgo. México |
| Year: | 2018 |
| Season: | Abr-Jun |
| Volumen: | 22 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 657-673 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Spanish abstract | Los algoritmos metaheurísticos son procedimientos de tipo caja negra que analizan un subconjunto de soluciones posibles para proponer una solución a un problema o un conjunto de instancias. Previo a su uso se requiere seleccionar un vector de parámetros óptimo, P *, tarea conocida como calibración de la metaheurística. El vector P * afecta en la eficiencia de la metaheurística al resolver un problema determinado. En este trabajo se analiza el efecto de calibración de parámetros al usar el procedimiento estadístico Taguchi L 9 3 4 en el algoritmo metaheurístico, Procedimiento de Búsqueda basado en Funciones Voraces Aleatorias Adaptativas (por su sigla en inglés, GRASP) para resolver el problema de rutas de vehículos con restricciones de tiempo (VRPTW). La efectividad de P *, se valida utilizando un subconjunto de instancias propuestas en la literatura. Los resultados ofrecidos por el algoritmo en un subconjunto de instancias de 25 clientes mejoran en promedio a los reportados en la literatura, utilizando el P * obtenido por la calibración mediante Taguchi. |
| English abstract | Metaheuristic algorithms are black box procedures that analyze a subset of possible solutions to solve a problem or a set of instances. Before they are implemented, it is necessary to select an optimum parameter vector P *, a task known as tuning. The vector P * affects the efficiency of metaheuristics in solving a given problem. In this paper, the impact of tuning parameters using the Taguchi L 9 3 4 statistical procedure is analyzed. The effect of this method is analyzed in the metaheuristic algorithm named Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), solving the problem of Vehicle Routes with Time Windows (VRPTW). The results offered by the algorithm in a subset of instances of 25 clients improve on average to those reported in the literature, using a P * proposed by Taguchi calibration. |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Calibración de parámetros, Taguchi, Metaheurística, GRASP, VRPTW, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Tuning, Taguchi, Metaheuristic, GRASP, VRPTW, Artificial intelligence |
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