Búsqueda local proactiva basada en FDC
Título del documento: Búsqueda local proactiva basada en FDC
Revista: Dyna (Medellín)
Base de datos:
Número de sistema: 000543995
ISSN: 0012-7353
Autores: 1
1
Instituciones: 1Instituto Politécnico José Antonio Echeverría (CUJAE), La Habana. Cuba
Año:
Periodo: Mar-Abr
Volumen: 81
Número: 184
Paginación: 201-208
País: Colombia
Idioma: Español
Resumen en español En este trabajo se presenta ECE-MP-FDC, una variante proactiva del algoritmo de búsqueda Escalador de Colinas (o Búsqueda Local). El algoritmo identifica la mejor estructura de vecindad a través de la aplicación repetida del operador de mutación, y evalúa la conveniencia de cada una usando la métrica FDC (Fitness Distance Correlation). La mejor estructura de vecindad se usa durante una ventana de tiempo, luego de la cual se repite el análisis. Se presenta un estudio experimental en 28 funciones sobre cadenas binarias de 100 bits con distintos grados de dificultad. La variante proactiva del Escalador de Colinas basada en FDC logra resultados similares o mejores que otras metaheurísticas (Algoritmos Evolutivos, Algoritmo del Gran Diluvio, Aceptación por Umbral, RRT).
Resumen en inglés This paper introduces a proactive version of Hill Climbing (or Local Search). It is based on the identification of the best neighborhood through the repeated application of mutations and the evaluation of theses neighborhood by using FDC (Fitness Distance Correlation). The best neighborhood is used during a time window, and then the analysis is repeated. An experimental study was conducted in 28 functions on binary strings. The proposed algorithm achieves good performance compared to other metaheuristics (Evolutionary Algorithms, Great Deluge Algorithm, Threshold Accepting, and RRT).
Palabras clave: Metaheurísticas,
Agentes,
Proactividad,
Búsqueda con Vecindad Variable,
FDC
Keyword: Metaheuristics,
Agents,
Proactive Behavior,
Variable Neighborhood Search,
FDC
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