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133 Dicha metodología combina distintas vecindades por "alternación", es decir, se escoge entre las heurísticas disponibles según el estado de la búsqueda alternando la ejecución de las mismas. Sin embargo, el diseñador es quien debe decidir cuál es el conjunto de variables que defme el estado de la búsqueda y las precondiciones y efectos de cada heurística. En el ámbito de machine learning se han realizado intentos que buscan encontrar la mejor regla de despacho para un problema por medio de algoritmos de clasificación [Piramuthu 94]. Dicho trabajo concluye que el desempeño y la regla dependen del estado de la búsqueda. Como el estado de la búsqueda cambia continuamente, parece natural utilizar un enfoque que adaptivamente utilice diferentes heurísticas en varios puntos a través del tiempo. Un intento similar se realiza en [Chaturvedi 92]. Los algoritmos de clasificación permitirían entonces, a través de un estudio empírico, la posibilidad de descubrir cuales son las mejores estructuras de vecindades para una instancia de un tipo de problema. Eso permitiría al sistema descubrir cual es la más apropiada topología para un grupo de heurísticas dado, en vez de solo conformarse con la especificación del usuario.
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A mi Madre, quien me enseñó a per
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5.1.1 Conceptualización del proble
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Entonces, una lista de candidatos c
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Las heurísticas que buscan intensi
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Los operadores de lista están basa
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4.2 Cómo Construir un Lenguaje Gr
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Un nodo intermedio defme un bloque
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