Búsqueda de entorno variable multiobjetivo para resolver el problema de particionamiento de datos espaciales con características poblacionales
El problema de particionamiento siendo un problema NP difícil, ha sido ampliamente estudiado debido a varias razones, en particular, por su vulnerabilidad al obtener óptimos locales de los criterios que optimiza. Para problemas particionamiento en optimización combinatoria, existen diversos trabajos que han propuesto la inclusión de heurísticas con el fin de lograr óptimos globales. Muchos han sido los esfuerzos para resolver el particionamiento y encontrar buenas soluciones cuando en el proceso de optimización discreta se optimiza un solo objetivo, sin embargo, ha sido poco atendido el problema de particionamiento con más de un objetivo debido a la dificultad de obtener el conjunto de soluciones eficientes, óptimas y no dominadas. En este trabajo se expone el problema de multiobjetivo en particionamiento para datos espaciales con dos objetivos: minimización de distancias y de variables censales. El algoritmo de particionamiento que se ha diseñado es una extensión del grupo geográfico que optimiza solo un objetivo. En este trabajo para escapar de óptimos locales se ha hecho uso de Búsqueda por Entorno Variable (VNS) y para obtener el conjunto de soluciones no dominadas se han aprovechado las propiedades del conjunto Máxima.
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Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación
2012
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oai:scielo:S1405-554620120003000082013-08-05Búsqueda de entorno variable multiobjetivo para resolver el problema de particionamiento de datos espaciales con características poblacionalesBernábe Loranca,María BeatrizGuillén Galván,Carlos Algoritmos heurísticos Máxima particionamiento multiobjetivo El problema de particionamiento siendo un problema NP difícil, ha sido ampliamente estudiado debido a varias razones, en particular, por su vulnerabilidad al obtener óptimos locales de los criterios que optimiza. Para problemas particionamiento en optimización combinatoria, existen diversos trabajos que han propuesto la inclusión de heurísticas con el fin de lograr óptimos globales. Muchos han sido los esfuerzos para resolver el particionamiento y encontrar buenas soluciones cuando en el proceso de optimización discreta se optimiza un solo objetivo, sin embargo, ha sido poco atendido el problema de particionamiento con más de un objetivo debido a la dificultad de obtener el conjunto de soluciones eficientes, óptimas y no dominadas. En este trabajo se expone el problema de multiobjetivo en particionamiento para datos espaciales con dos objetivos: minimización de distancias y de variables censales. El algoritmo de particionamiento que se ha diseñado es una extensión del grupo geográfico que optimiza solo un objetivo. En este trabajo para escapar de óptimos locales se ha hecho uso de Búsqueda por Entorno Variable (VNS) y para obtener el conjunto de soluciones no dominadas se han aprovechado las propiedades del conjunto Máxima.info:eu-repo/semantics/openAccessInstituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en ComputaciónComputación y Sistemas v.16 n.3 20122012-09-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-55462012000300008es |
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El problema de particionamiento siendo un problema NP difícil, ha sido ampliamente estudiado debido a varias razones, en particular, por su vulnerabilidad al obtener óptimos locales de los criterios que optimiza. Para problemas particionamiento en optimización combinatoria, existen diversos trabajos que han propuesto la inclusión de heurísticas con el fin de lograr óptimos globales. Muchos han sido los esfuerzos para resolver el particionamiento y encontrar buenas soluciones cuando en el proceso de optimización discreta se optimiza un solo objetivo, sin embargo, ha sido poco atendido el problema de particionamiento con más de un objetivo debido a la dificultad de obtener el conjunto de soluciones eficientes, óptimas y no dominadas. En este trabajo se expone el problema de multiobjetivo en particionamiento para datos espaciales con dos objetivos: minimización de distancias y de variables censales. El algoritmo de particionamiento que se ha diseñado es una extensión del grupo geográfico que optimiza solo un objetivo. En este trabajo para escapar de óptimos locales se ha hecho uso de Búsqueda por Entorno Variable (VNS) y para obtener el conjunto de soluciones no dominadas se han aprovechado las propiedades del conjunto Máxima. |
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