Examinando por Materia "Metaheuristics"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Algoritmo cromático aplicado a un modelo de regresión no lineal en pronósticos de series de tiempo
    (2021-01-18) Avilés Pacheco, José Antonio; Sabie Lobo, Rafael Emiro; Gómez Gómez, Jorge
    El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de arranque múltiple, que le permiten ser más eficiente a la hora minimizar el error en los pronósticos del modelo, para lograr esto se utilizan indicadores estadísticos del error que contribuyen a mejorar las predicciones a cada problema específico. Además, se idean unas mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. Hay que resaltar que el algoritmo es capaz de hacer que sus soluciones cumplan con los supuestos o restricciones que son necesarias para poder hacer uso del modelo estudiado. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones. Además, se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. El desarrollo de este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad. También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de una metaheurístico para la solución del problema de la mochila múltiple con configuraciones
    (2021-11-25) Sarmiento, Andrés Felipe; López Pereira, Jorge Mario
    The present project seeks to develop a metaheuristic for solving a variant of the Multiple Knapsack Problem, based on a recently developed metaheuristic for solving continuous domain optimization problems. To achieve this, an algorithm that has the logic behind the initial model was developed and new functions were added to make it work properly with the binary encoding of the decision variables of the problem. In order to make comparison, a couple of variants of the main model were designed and an experiment was built in which several runs were performed, with predefined and tested with other algorithms instances, in a random order for each variant, and finally get some descriptive data, GAP’s and average execution times. Results indicate a competent performance of the metaheuristics compared to exact algorithms like CPLEX, while it’s less competent compared to other metaheuristics developed previously for this type of optimization problems, in terms of both target value and execution time.