Efecto de la calibración de parámetros mediante un diseño Taguchi L934 en el algoritmo GRASP resolviendo el problema de rutas de vehículos con restricciones de tiempo



Título del documento: Efecto de la calibración de parámetros mediante un diseño Taguchi L934 en el algoritmo GRASP resolviendo el problema de rutas de vehículos con restricciones de tiempo
Revista: Computación y sistemas
Base de datos:
Número de sistema: 000560149
ISSN: 1405-5546
Autores: 1
1
1
1
2
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, Baja California. México
2Universidad Politécnica de Pachuca, Zempoala, Hidalgo. México
Año:
Periodo: Abr-Jun
Volumen: 22
Número: 2
Paginación: 657-673
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Resumen en español 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.
Resumen en inglés 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.
Disciplinas: Ciencias de la computación
Palabras clave: Calibración de parámetros,
Taguchi,
Metaheurística,
GRASP,
VRPTW,
Inteligencia artificial
Keyword: Tuning,
Taguchi,
Metaheuristic,
GRASP,
VRPTW,
Artificial intelligence
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