Problema del viajante de comercio sólido con restricciones mediante un algoritmo genético
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Normalmente, en la literatura existen TSPs bidimensionales. Pero, en la vida real, los TSP tridimensionales (3DTSP) están en boga. En los 3DTSP, el vendedor utiliza diferentes medios de transporte disponibles en diferentes ciudades para conseguir un coste mínimo. Estos TSP tienen amplias aplicaciones en la representación médica, el enrutamiento de redes, el transporte, los problemas logísticos y el campo de la fabricación electrónica, etc. De nuevo, estos problemas NP-duros pueden ser formulados y resueltos en diferentes entornos imprecisos. En este caso, el Algoritmo Genético se desar...
Normalmente, en la literatura existen TSPs bidimensionales. Pero, en la vida real, los TSP tridimensionales (3DTSP) están en boga. En los 3DTSP, el vendedor utiliza diferentes medios de transporte disponibles en diferentes ciudades para conseguir un coste mínimo. Estos TSP tienen amplias aplicaciones en la representación médica, el enrutamiento de redes, el transporte, los problemas logísticos y el campo de la fabricación electrónica, etc. De nuevo, estos problemas NP-duros pueden ser formulados y resueltos en diferentes entornos imprecisos. En este caso, el Algoritmo Genético se desarrolla y utiliza para resolver este tipo de problemas NP-duros. Se han desarrollado diferentes tipos de operadores de Algoritmos Genéticos para resolver estos problemas. Durante mi trabajo de investigación, observé que para resolver los problemas de optimización discreta mediante técnicas de soft computing, en particular el Algoritmo Genético, la optimización de colonias de hormigas y la optimización de enjambres de partículas, hay mucho margen para diseñar nuevos operadores con diferentes parámetros inciertos y nuevas técnicas de hibridación. Esto me motivó a considerar algunos TSPs innovadores y resolverlos mediante técnicas de soft computing.
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