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Búsqueda Tabú

Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN 1137-3601, null 7, Nº. 19, 2003, pags. 29-48 01/2003;
Source: OAI

ABSTRACT La Busqueda Tabu (Tabu Search - TS) es un procedimiento metaheuristico cuya caracteristica distintiva es el uso de memoria adaptativa y de estrategias especiales de resolucion de problemas. Su filosofia se basa en la explotacion de diversas estrategias inteligentes para la resolucion de problemas, basadas en procedimientos de aprendizaje. El marco de memoria adaptativa de TS explota la historia del proceso de resolucion del problema haciendo referencia a cuatro dimensiones principales, consistentes en la propiedad de ser reciente, en frecuencia, en calidad, y en influencia

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    ABSTRACT: En este trabajo se analiza un caso particular del Periodic Vehicle Routing Problem, (PVRP), planteado recientemente a los autores de este trabajo por los directivos de una empresa logística. Una empresa fabricante de componentes de automóviles recoge diferentes piezas, que utiliza como materias primas, en diferentes factorías distribuidas geográficamente. Las recogidas de estas piezas deben seguir determinadas periodicidades. Se trata de establecer en que fechas se recogen las diferentes piezas y confeccionar las rutas diarias correspondientes, de forma que el coste total de transporte sea mínimo. Se consideran horizontes temporales de un mes o múltiplos, a diferencia de las instancias que aparecen habitualmente en la literatura para el PVRP, que consideran horizontes de tiempo mucho más cortos. En este trabajo se proponen dos metaheurísticos: uno basado en un sencillo procedimiento de Búsqueda Tabú, y un Algoritmo Memético. Se utilizan dichos metaheurísticos para resolver los problemas reales propuestos, comparándose los resultados con los propuestos por la empresa logística. This paper examines a particular case of Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP). This problem was proposed by a local autopart enterprise. This enterprise must to collect different raw materials to build the autoparts, from different points geographically distributed. Each of these different raw materials has a specific frequency to be picked- up. Large planning horizons (one month, two months…) are considered. The problem then, consist on simultaneously selecting the pick-up days for each raw material and establishing vehicles routes for each day of the planning horizon. The total cost of transport must be minimized. In this work two metaheuristics are proposed: one is based on a simple procedure of tabu search, and the other is a memetic algorithm for these particular cases of PVRP with large planning horizons. These metaheuristics are used to solve the real problems that have been proposed and to compare the results with the results proposed by the logistic enterprise.
    Estudios de Economía Aplicada. 01/2002; 20(Agosto):301-316.
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    ABSTRACT: School transport is a delicate problem from an economic, social and political viewpoint. In previous works (Pacheco et al. (1999, 2000)) the authors approach the problem from an economic objective, i.e., to minimize the costs of the routes which should not exceed a fixed duration (60 min). In this work, we take advantage of the structure of algorithms used previously, approaching the problem from a “social” objective: minimize the duration of the longest route, with a fixed maximum number of vehicles. Results are provided for data from secondary education in the province of Burgos.

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May 19, 2014