VIII Jornadas de Enseñanza Universitaria de la Informática Cáceres ...

Una ayuda a la aplicación de técnicas heurísticas deoptimizaciónJose Antonio Lozano Alonso, Francisco Javier Echarte AyerraDept. de Ciencias de la Computación e Inteligencia ArtificialUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitateae-mails: lozano@si.ehu.es laudix@infonegocio.comResumenEl presente artículo presenta una herramienta deayuda a la implementación y experimentación contécnicas heurísticas de optimización. En concreto,las técnicas de optimización a las que da soporteson: el algoritmo de enfriamiento estadístico, losalgoritmos genéticos y la búsqueda tabú.Al mismo tiempo que se exponen lasprincipales características de la herramienta, seilustrará el uso que se hace de la misma en laasignatura “Optimización. Técnicas Avanzadas”.1. Introducción, Situación y MotivaciónLa asignatura “Optimización. TécnicasAvanzadas” [1] es una asignatura optativa desegundo ciclo, dentro del plan de estudios deIngeniero en Informática en la Universidad delPaís Vasco. Dicha asignatura consta en el plan deestudios con una carga lectiva de seis créditos(cuatro teóricos y dos prácticos). El número dealumnos matriculados en la asignatura oscila entreveinte y treinta y cinco. El primer coautor de lapresente ponencia viene impartiendo estaasignatura durante los cuatro últimos años.Los contenidos teóricos de la asignatura secentran en la resolución de problemas deoptimización combinatoria [3] mediante técnicasheurísticas. Las más destacables son: búsquedalocal, enfriamiento estadístico (simulatedannealing (a veces citado como: temple, recocidosimulado, o enfriamiento simulado)), búsquedatabú y algoritmos genéticos [2].La parte práctica de la asignatura consiste en laresolución de un problema de optimizacióncombinatoria mediante el uso de los algoritmosvistos en clase y, variaciones de los mismosespecíficas para el problema concreto a resolver.Éstos son problemas clásicos de optimizacióncombinatoria como: el problema del agenteviajero, el problema de la mochila, el problema dela partición del grafo, etc.Una de las dificultades a la que se enfrentabanlos alumnos al realizar la parte práctica de laasignatura era que, la implementación de losalgoritmos presentados en las clases teóricas no essencilla. Esto implicaba que una mayor parte deltiempo lo invertían en la implementación de unode los algoritmos, quedando muy poco tiempopara la comparación de las soluciones obtenidascon diferentes conjuntos de parámetros y decomponentes para dicho algoritmo, y por supuestono pudiendo llevar a cabo una comparaciónexperimental con diferentes métodos.Dado que los algoritmos son conceptualmentefáciles de entender, la implementación en estecaso, no aportaba ningún conocimiento extra a losalumnos.Una solución a esta situación es la utilizaciónde paquetes de software estándar que tuviesenimplementados los algoritmos. Sin embargo, noexiste actualmente ninguna herramienta queimplemente todos los algoritmos, y menos enlengua española. Esto suponía que los alumnosdebían familiarizarse con más de un paquete, loque implica nuevamente un gran esfuerzo.Para solucionar dicha dificultad hemoselaborado una herramienta que supone una ayudaa la aplicación de estos algoritmos: recoge todoslos algoritmos vistos en clase bajo un mismoentorno; tiene implementados un conjunto decomponentes y de opciones que permiten lacomparación experimental de diferentesalgoritmos; y además es abierta en el sentido deque es posible añadir nuevos componentes alsistema, de forma sencilla.