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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3209
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.creator | URIEL ERVEY BERNAL MAGALLANES | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-28T16:26:40Z | - |
dc.date.available | 2020-10-28T16:26:40Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3209 | - |
dc.description.abstract | El Problema del agente viajero (TSP) es un problema de optimización combinatoria muy estudiado en el área de computación científicay matemáticas aplicadas. La importancia del TSP radica en que varios problemas de optimización combinatoria se pueden formular con base en él. Hasta la fecha no se ha encontrado un algoritmo determinístico que resuelva el TSP en un tiempo polinomial. En el estado del arte se han reportadosoluciones factibles en tiempo polinomial, mediante el uso de algoritmos no determinísticos conocidos como Metaheurísticas. En este trabajo se implementaron: el Algoritmo Genético (AG), Algoritmo Memético (AM), y el Algoritmo de Sistema Inmune(ASI)para resolver el TSP Simétrico .Los algoritmos implementados pertenecen a una familia de Metaheurísticas conocida como Algoritmos Evolutivos los cuales están inspirados en la evolución natural.Para identificar el desempeño de los algoritmos seleccionados, se realizó una comparación entre ellos haciendo uso de estadística no paramétrica para evidenciar el algoritmo con mejor desempeño para resolver el TSP | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.relation | http://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/765 | - |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.source | Jóvenes en la Ciencia: Jóvenes Investigadores Vol. 2 (2016) | es_MX |
dc.title | Comparación estadística no paramétrica de tres algoritmos evolutivos aplicados al TSP | es_MX |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.subject.keywords | Problema del Agente Viajero(TSP) | es_MX |
dc.subject.keywords | Metaheurísticas | es_MX |
dc.subject.keywords | Algoritmo Genético | es_MX |
dc.subject.keywords | Algoritmo Memético | es_MX |
dc.subject.keywords | Algoritmo de Sistema Inmune | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
dc.creator.two | Héctor José Puga Soberanes | - |
dc.creator.three | JUAN ADOLFO MONTESINO GUERRA | - |
dc.creator.idtwo | info:eu-repo/dai/mx/cvu/30987 | es_MX |
dc.creator.idthree | info:eu-repo/dai/mx/cvu/595547 | es_MX |
dc.description.abstractEnglish | The Traveling Salesman Problem (TSP) is a very studied combinatorial optimization problem in the fields of scientific computing and applied mathematics.The importance of TSP comes from the fact that several combinatorial optimization problems can be formulated in base to it.Until now, an algorithm that solves the TSP in polynomial time has not been found.Feasible solutions in polynomial time have been found in the state of the art, through using nondeterministic algorithms known as Metaheuristics.In this work, the Genetic Algorithm (GA), Memetic Algorithm (MA), and Immune System Algorithm (ISA) were implemented for solving the Symmetric TSP.Those algorithms belong to a family of Metaheuristics known as Evolutionary Algorithms which are inspired by natural evolution.A comparison between them has been made using non-parametric statistics to identify theirperformance and show the algorithm with the best performance for solving the TSP | - |
Appears in Collections: | Revista Jóvenes en la Ciencia |
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Comparación estadística no paramétrica de tres algoritmos evolutivos aplicados al TSP.pdf | 500.51 kB | Adobe PDF | View/Open |
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