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Algoritmo GRASP

Algoritmo GRASP. Algoritmo GRASP. (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Descripción. Procedimiento de búsqueda: Goloso Aleatorio Adaptativo Algoritmo meta heurístico Optimización combinatoria Procedimiento iterativo, cada paso consta de dos fases: Construcción Mejora.

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Algoritmo GRASP

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Presentation Transcript

  1. Algoritmo GRASP

  2. Algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) Descripción • Procedimiento de búsqueda: • Goloso • Aleatorio • Adaptativo • Algoritmo meta heurístico • Optimización combinatoria • Procedimiento iterativo, cada paso consta de dos fases: • Construcción • Mejora

  3. Algoritmo GRASP Forma General • Procedimiento GRASP() • P = Cargar_problema(instancia, α); • Mientras (no se cumpla la condición de parada) hacer • S = Algoritmo_Constructivo(P); • S = Busqueda_Local(S); • Registrar_Mejor_Sol(S); • Fin Mientras; • Retornar_Mejor_Sol(); • Fin GRASP P: Son datos del problema

  4. Algoritmo GRASP Algoritmo Constructivo • Algoritmo_Constructivo(P) • S = φ; E = P.elementos; α=P.alfa; • Mientras (E <> φ) • hacer • τ = Peor {f(e)|e ∈ E}; • β= Mejor{f(e)|e ∈ E}; • RCL = {e ∈ E | β-α(β-τ)≤f(e)≤β}; • c = escoger_elem_azar(RCL); • S = S U {c}; • E = E - {c}; • Fin Mientras; • Retornar_Sol(S); • Fin Algoritmo_Constructivo

  5. Algoritmo GRASP Búsqueda Local • Busqueda_Local(S) • Mejor_S=S; • V = Construir_Vecindad(S); • Mientras (V <> φ) hacer • S’ = obtener_elem_Vecindad(V); • Si (Mejor{f(S’), f(Mejor_S)}) Entonces • Mejor_S = S’; • V=V-{S’}; • Fin Mientras • Retornar (Mejor_S); • Fin Busqueda_Local

  6. Algoritmo GRASP Forma General

  7. Algoritmo GRASP Algoritmo Constructivo

  8. Algoritmo GRASP Algoritmo Constructivo (Adaptado)

  9. Algoritmo GRASP Búsqueda Local

  10. Algoritmo GRASP Búsqueda Local (Adaptado)

  11. Algoritmo GRASP Ventajas y Desventajas • Recomendable cuando el conjunto de datos a trabajar es grande y se requiere una solución aceptable. • Sencillez y facilidad de implementación. • Permiten una mayor flexibilidad para el manejo de las características del problema. • No se puede precisar cuan cerca se está de la solución óptima. • La solución obtenida no es la óptima

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