| Journal: | Dyna (Medellín) |
| Database: | |
| System number: | 000537864 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Authors: | MORENO, JULIAN1 RIVERA, JUAN CARLOS2 CEBALLOS, YONY FERNANDO3 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, Escuela de Sistemas, 2Universidad Eafit, Departamento de Matemáticas, 3Universidad de Antioquia, Departamento de Ciencias Básicas, |
| Year: | 2011 |
| Season: | Feb |
| Volumen: | 78 |
| Number: | 165 |
| Pages: | 246-254 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Spanish abstract | Este artículo describe el problema general de agrupamiento, particularmente aquel en el que se busca conformar grupos de igual tamaño y equitativos respecto a más de un atributo, como un problema de optimización multi-objetivo, cuya solución por medio de una búsqueda exhaustiva no siempre será conveniente dada la explosión combinatoria que puede presentarse. Como alternativa a esta situación, se propone un método basado en algoritmos genéticos donde las soluciones posibles se codifican en estructuras tipo cromosoma a manera de matrices y donde por medio de un proceso iterativo en el que intervienen los operadores genéticos de selección, cruce y mutación, se guía el proceso de búsqueda hasta dar con una solución satisfactoria. |
| English abstract | This paper describes the grouping general problem, particularly when more than one attribute is considered and fair groups with same size are needed, as a muti-objective optimization problem whose solution using an exhaustive search is not always feasible due to the combinatory explosion that may be present. As an alternative to this situation a genetic algorithms based method is proposed where the possible solutions are codified in chromosome like structures using matrixes and through an iterative process where the selection, crossover and mutation genetic operators are used in order to guide the searching process until reaching a satisfactory solution. |
| Keyword: | Agrupamiento, Optimización, Algoritmos genéticos |
| Keyword: | Grouping, Optimization, Genetic algorithms |
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