| Revista: | Programación matemática y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000573005 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Soto, Daniel1 Pinzón, Yoan2 Soto, Wilson3 |
| Instituciones: | 1Grupo de Algoritmos y Combinatoria ALGOS–UN Universidad Nacional, Bogotá, Colombia, 2Grupo de Sistemas Inteligentes y de Información Espacial SIGA Universidad Central, Bogotá, Colombia, 3Grupo de Algoritmos y Combinatoria ALGOS–UN Universidad Nacional, Bogotá, Colombia Grupo de Sistemas Inteligentes y de Información Espacial SIGA Universidad Central, Bogotá, Colombia, |
| Año: | 2011 |
| Volumen: | 3 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 20-31 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | This paper presents a multiobjetive Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. The proposed algorithm is applied to the multidimensional knapsack problem. The multidimensional knapsack problem is combinatorial optimization problem that consists in finding a subset of objects that maximizes total profit while satisfying some resource constraints. We show that algorithm proposed obtains better results compared with an important algorithm in a selected dataset. |
| Resumen en español | Este artículo presenta un algoritmo de optimización de colonia de hormigas (Ant Colony Optimization – ACO) multiobjetivo. El algoritmo propuesto es aplicado al problema de la mochila multidimensional. El problema de la mochila multidimensional es un problema de optimización combinatoria que consiste en encontrar un subconjunto de objetos que maximicen el beneficio total mientras se satisfacen ciertas restricciones. Se muestra como el algoritmo propuesto obtiene mejores resultados comparado con un importante algoritmo en un conjunto de datos seleccionado |
| Palabras clave: | Optimización de Colonia de Hormigas Multiobjetivo, Metaheurísticas, Problema de la Mochila Multidimensional |
| Keyword: | Multiobjective Ant Colony Optimization, Metaheuristic, Multidimensional Knapsack Problem |
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