SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.19 número2Filtro mediana recursivo para la estimación de fondo y segmentación de primer plano en videos de vigilanciaImproving the Multilayer Perceptron Learning by Using a Method to Calculate the Initial Weights with the Similarity Quality Measure Based on Fuzzy Sets and Particle Swarms índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO

Compartilhar


Computación y Sistemas

versão On-line ISSN 2007-9737versão impressa ISSN 1405-5546

Resumo

MEXICANO SANTOYO, Adriana; PEREZ ORTEGA, Joaquín; REYES SALGADO, Gerardo  e  ALMANZA ORTEGA, Nelva Nely. Caracterización de instancias difíciles del problema de Bin Packing orientada a la mejora de algoritmos metaheurísticos. Comp. y Sist. [online]. 2015, vol.19, n.2, pp.295-308. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-19-2-1546.

En este trabajo se presenta una metodología para la caracterización de instancias difíciles del problema de Bin Packing usando Minería de Datos. El objetivo es que las características de las instancias proporcionen ideas para desarrollar nuevas estrategias para encontrar soluciones óptimas mediante la mejora de los algoritmos de solución actuales o mediante el desarrollo de nuevos. De acuerdo a la literatura especializada, en general, la caracterización de instancias ha sido utilizada para predecir qué algoritmo resuelve mejor una instancia o para mejorar el algoritmo asociando las características de la instancia con el desempeño de dicho algoritmo. A diferencia de los trabajos anteriores, este trabajo propone que el desarrollo de algoritmos de solución eficientes puede ser guiado por una previa identificación de las características que representan un alto impacto en la dificultad para obtener su solución. Para validar nuestro enfoque se utilizó un conjunto de 1,615 instancias, 6 algoritmos bien conocidos del problema de Bin Packing y 27 métricas iniciales. Después de aplicar técnicas de agrupamiento de Minería de Datos para la caracterización de las instancias, se encontraron 5 métricas que ayudaron a caracterizar 4 grupos con las instancias que no fueron resueltas por ninguno de los algoritmos usados en este trabajo. En base al conocimiento obtenido de la caracterización de las instancias, se propuso un nuevo método de reducción de instancias que contribuye a reducir el espacio de búsqueda de un algoritmo metaheurístico. Los resultados experimentales muestran que aplicando el método de reducción es posible encontrar más soluciones óptimas que las reportadas en el estado del arte por las mejores metaheurísticas.

Palavras-chave : Metaheuristicas; bin paking; caracterización; agrupamiento; reducción; descubrimiento de conocimiento.

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons