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Algoritmo ite búsqued. global Algoiltmo ite búsqu.d. local Figura 1.2 : Búsqueda global versus búsqueda local. En general, en búsqueda local sólo se visitan estados completos factibles, por lo que el grafo de búsqueda define un piano a los cuales pertenecen sólo estados completos. Si se agrega una tercera dimensión a las dos ya definidas anteriormente que corresponda a la función objetivo del problema, se creará una superficie de búsqueda [Sepúlveda 92, Anderson 96] que es la que el algoritmo debe construir iterativamente y visitar selectivamente (figura 1.3). Por lo tanto, dichos algoritmos trabajan con un subconjunto del espacio de búsqueda de la heurística correspondiente al grafo definido por los estados completos, por lo que la propiedad de conectividad debe cumplirse sólo en parte del grafo de búsqueda. Lo mismo puede decirse de los algoritmos búsqueda global. Si bien necesita tanto de estados completos como incompletos y no existe una analogía clara con el concepto de superficie de búsqueda, no requiere de los arcos que conectan estados completos entre sí. En las siguientes secciones detallaremos los principales algoritmos de estos tipos que existen para enfrentar problemas NP-hard. 5
1.1.1 Búsqueda local Figura 1.3 : Espacio de y superficie de búsqueda local. Las heurísticas de búsqueda local ya han sido utilizadas con éxito en problemas combinatoriales [Reeves 93, Glover 95] con un rendimiento superior a métodos matemáticos tradicionales [Cabrera 941. Estos métodos se caracterizan por su generalidad, el ser iterativos [Glover 89, Sepúlveda 921 y que, en general, no garantizan la convergencia al óptimo. Sea x' un vector solución para el problema defmido en la ecuación 1.1 y P(m ,xk) una función de perturbación. Entonces un algoritmo de búsqueda local o de búsqueda por vecindad (neighborhood search) es el procedimiento iterativo que se describe en las figura 1 .4a. 2.
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