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ANÁLISIS COMPARATIVO DE METAHEURÍSTICAS DE BASE BIOLÓGICA

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MAYO 2024   -  Volumen: 99 -  Páginas: 296-302

DOI:

https://doi.org/10.6036/11070

Autores:

ENOL GARCÍA GONZÁLEZ
-
JOSÉ RAMÓN VILLAR FLECHA
-
JAVIER SEDANO FRANCO
-
CAMELIA CHIRA

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )
  • INDUSTRIAS DE LA INFORMACION Y DEL CONOCIMIENTO (OPTIMIZACION Y CONTROL )
  • INDUSTRIAS DE LA INFORMACION Y DEL CONOCIMIENTO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SIMULACION )

Descargas:   8

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   27 julio 2023

Fecha Evaluando :   27 julio 2023

Fecha Aceptación :   6 noviembre 2023

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Palabras clave:
Metaheurísticas, benchmark, problemas de optimización, metaheurísticas inspiradas en la biología, Metaheurístics, benchmark, optimization problems, biological-based metaheuristics
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

Este artículo revisa las metaheurísticas publicadas en la literatura, destacando su utilidad en la resolución de problemas complejos de optimización. La revisión destaca la relevancia de la inspiración en el diseño de metaheurísticas, siendo la principal clasificación en múltiples taxonomías existentes en la literatura.
Tras revisar el estado del arte, se han seleccionado seis de las metaheurísticas más relevantes utilizadas para resolver problemas de diversa índole (ingeniería, logística, economía, ciencia de datos, ...). Esta selección de metaheurísticas será sometida a un análisis de su rendimiento utilizando un conjunto de problemas seleccionados de diferentes autores. Los problemas seleccionados para este análisis incluyen problemas con un único mínimo o múltiples mínimos, diferentes tamaños en términos de dimensiones y diferentes tipos de funciones matemáticas como polinómicas, trigonométricas o exponenciales. El análisis ofrece una discusión sobre qué escenarios son los mejores para cada metaheurística, analizando aspectos como la capacidad de las metaheurísticas para explorar y escapar de mínimos locales. El artículo concluye resumiendo qué metaheurística es la mejor para cada tipo de problema.

Palabras clave: Metaheurísticas, benchmarking, problemas de optimización, metaheurísticas inspiradas en la biología

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