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TESIS-MAG-0201.pdf

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Es posible encontrar valores o rangos de valores entre los cuales los<br />

parámetros pueden variar manteniendo cierto nivel de eficiencia. Para ello es necesario<br />

realizar un estudio empírico con varias instancias del problema de forma de descubrir<br />

rangos de valores o incluso políticas de manejo. Sin embargo, es posible realizar este<br />

mismo esfuerzo sólo para la instancia particular que se está resolviendo.<br />

Ejemplo 2.7 : Parámetros para distintas estrategias de control.<br />

Para el job shop, en [Taillard 941 se establece una expresión para el largo de<br />

las listas tabú basada en el número de máquinas y de trabajos del problema basado en<br />

estudios empíricos, por lo que el largo de la lista tabú puede considerarse un parámetro<br />

dependiente del problema genérico. En [Hajek 881 y en [van Laarhoven 92] se<br />

establecen formas de descender la temperatura en el Simulated Annealing basados en las<br />

propiedades convergencia del método, sin embargo, la temperatura inicial con la cual se<br />

comienza la búsqueda sigue siendo un parámetro que hay que ajustar y para el cual<br />

también puede realizarse un estudio práctico. Otro ejemplo es el ajuste de los<br />

parámetros de la regla de despacho A TC (Ápparent Tardiness Cost) usada para<br />

problemas de job shop, parámetros que se determinan tomando en cuenta información<br />

sobre la instancia específica del problema [Pinedo 95a] U.<br />

Las estrategias generales proveen sus propios parámetros para controlar la<br />

búsqueda, por ejemplo, en tabu search el largo de la lista es un parámetro, aunque<br />

empíricamente un largo de siete ha demostrado ser exitoso en distintos tipos de<br />

problemas [Glover 90b]. En general, en búsqueda local el tamaño de la vecindad<br />

también puede considerarse un parámetro si los operadores definidos son demasiado<br />

sencillos [Sepúlveda 92]. La calidad de la solución depende de cuánto tiempo la<br />

heurística se ejecute, que es un parámetro dependiente de la instancia del problema ya<br />

sea en la forma explícita de máximo tiempo o de máximo número de iteraciones. En<br />

búsqueda global un ejemplo del ajuste de parámetros es elegir la combinación de beam<br />

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