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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorURIEL ERVEY BERNAL MAGALLANES-
dc.date.accessioned2020-10-28T16:26:40Z-
dc.date.available2020-10-28T16:26:40Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3209-
dc.description.abstractEl 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 TSPes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttp://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/765-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la Ciencia: Jóvenes Investigadores Vol. 2 (2016)es_MX
dc.titleComparación estadística no paramétrica de tres algoritmos evolutivos aplicados al TSPes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.keywordsProblema del Agente Viajero(TSP)es_MX
dc.subject.keywordsMetaheurísticases_MX
dc.subject.keywordsAlgoritmo Genéticoes_MX
dc.subject.keywordsAlgoritmo Meméticoes_MX
dc.subject.keywordsAlgoritmo de Sistema Inmunees_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoHéctor José Puga Soberanes-
dc.creator.threeJUAN ADOLFO MONTESINO GUERRA-
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/30987es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/595547es_MX
dc.description.abstractEnglishThe 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-
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