Automatic design of Ant Colony Optimization for permutation problems

Pérez Manzanares, Javier (2014). Automatic design of Ant Colony Optimization for permutation problems. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Descripción

Título: Automatic design of Ant Colony Optimization for permutation problems
Autor/es:
  • Pérez Manzanares, Javier
Director/es:
  • Stützle, Thomas
  • López Ibáñez, Manuel
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería Informática
Fecha: 2014
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Otro
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

In this study, we present a framework based on ant colony optimization (ACO) for tackling combinatorial problems. ACO algorithms have been applied to many diferent problems, focusing on algorithmic variants that obtain high-quality solutions. Usually, the implementations are re-done for various problem even if they maintain the same details of the ACO algorithm. However, our goal is to generate a sustainable framework for applications on permutation problems. We concentrate on understanding the behavior of pheromone trails and specific methods that can be combined. Eventually, we will propose an automatic offline configuration tool to build an efective algorithm. ---RESUMEN---En este trabajo vamos a presentar un framework basado en la familia de algoritmos ant colony optimization (ACO), los cuales están dise~nados para enfrentarse a problemas combinacionales. Los algoritmos ACO han sido aplicados a diversos problemas, centrándose los investigadores en diversas variantes que obtienen buenas soluciones. Normalmente, las implementaciones se tienen que rehacer, inclusos si se mantienen los mismos detalles para los algoritmos ACO. Sin embargo, nuestro objetivo es generar un framework sostenible para aplicaciones sobre problemas de permutaciones. Nos centraremos en comprender el comportamiento de la sendas de feromonas y ciertos métodos con los que pueden ser combinados. Finalmente, propondremos una herramienta para la configuraron automática offline para construir algoritmos eficientes.

Más información

ID de Registro: 32671
Identificador DC: http://oa.upm.es/32671/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:32671
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 07 Nov 2014 08:55
Ultima Modificación: 28 Oct 2016 11:28
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