TESIS-MAG-0201.pdf

a)
Inicio del ciclo
b)
la =a a
Figura 1.6 : Aparición de ciclos durante el proceso de búsqueda.
El método de eliminación de inversos [Glover 90a, Dammeyer 91,
Dammeyer 931 evita este problema eliminando de la lista tabú aquellos cambios que
sean inversos entre sí, lo que reduce el número de elementos de ella como se muestra en
la figura 1 .6b. Sin embargo, en [Battiti 941 se demuestra que dicho método no es
suficiente y que los óptimos locales se comportan como atractores sobre los cuales la
búsqueda queda atrapada. Cuando eso sucede propone que comience una fase de
perturbación aleatoria hasta salir de dicha región.
g) Genetic algorithms
El enfoque genético [Goldberg 89, Reeves 93, Bean 94, Anderson 961.
plantea que el proceso de búsqueda puede enfocarse como un proceso evolutivo. En
dicho proceso existe un conjunto de soluciones la que se denomina población. Es decir,
el algoritmo en vez de iterar con una solución como los demás algoritmos de búsqueda
local, lo hace con un conjunto de ellas. El vector solución que corresponde a la
codificación de la solución corresponde a un cromosoma, una variable específica dentro
del vector se conoce como gen y al valor asignado a dicha variable se le denomina
alelo.
Los operadores de la búsqueda genética se distinguen del resto de los
algoritmos de búsqueda local porque combinan soluciones entre sí para formar nuevas
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