Título: | Optimización combinatorial usando colonias de agentes cooperantes y aprendizaje reforzado : Optimización combinatorial usando colonias de agentes cooperantes y aprendizaje reforzado |
Autores: | Henao Lopez, Juan Carlos; Universidad Católica de Pereira ; Arias Vargas, Juan Luis; Universidad Católica de Pereira |
Tipo de documento: | texto impreso |
Editorial: | Universidad Católica de Pereira, 2007-12-14 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
Entre ciencia e ingeniería; núm. 2 (2007); 43 - 60 2539-4169 1909-8367 Copyright (c) 2016 Entre Ciencia e Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
Idiomas: | Español |
Palabras clave: | Artículos |
Resumen: |
They exist a set of problems, that by their size and complexity cannot be solved with exact methods and need combinatoriales methods to find solutions of good quality; The way as the nature solves this problems, has inspired to many investigators to develop algorithms that simulate these qualities. the present paper shows the advantages of the method “Ant Colony”, their properties and applications. To measure the impact of the algorithm, the benchmark problem chosen was the “Traveling Salesman Problem” (TSP), since one is of more widely spread in specialized Literature. Existe un conjunto de problemas que por su tamaño y complejidad no pueden ser resueltos con métodos exactos y precisan de métodos combinatoriales para encontrar soluciones de buena calidad; la forma como la naturaleza resuelve sus problemas ha inspirado a muchos investigadores a desarrollar algoritmos que simulan algunas de estas cualidades. El presente artículo trata sobre las ventajas de un método llamado “Colonias de Hormigas”, de sus propiedades y de los posibles alcances. Para medir el impacto del algoritmo, el modelo de prueba que se escogió fue el “Problema del Vendedor Viajante” (TSP), puesto que es uno de los más ampliamente difundidos en la literatura especializada. |
En línea: | https://biblioteca.ucp.edu.co/OJS/index.php/entrecei/article/view/1638 |
Ejemplares
Estado |
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