SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.14 número1Algoritmo Eficiente Distribuido Δ-Causal para Sistemas Cooperativos Síncronos sobre Redes no Fiables¿La Representación de Imágenes por Cúmulos Coordinados es análogo al de Patrones Binarios Locales? índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Computación y Sistemas

versión On-line ISSN 2007-9737versión impresa ISSN 1405-5546

Resumen

FRAIRE HUACUJA, Héctor Joaquín et al. Reducción de los Experimentos Requeridos para Evaluar el Desempeño de Algoritmos Metaheurísticos. Comp. y Sist. [online]. 2010, vol.14, n.1, pp.44-53. ISSN 2007-9737.

Cuando se evalúa el desempeño de algoritmos metaheurísticos, con un conjunto de instancias difíciles de un problema NP-completo, el tiempo requerido para realizar la experimentación puede ser muy grande. Una forma de reducir el esfuerzo necesario es incorporar técnicas de reducción de la varianza en los experimentos computacionales. Para incorporar dichas técnicas, los enfoques tradicionales proponen métodos que dependen de la técnica, del problema y del algoritmo usado. En este trabajo se propone desarrollar métodos de propósito general, los cuales permitan incorporar técnicas de reducción de la varianza, independientemente del problema y del algoritmo metaheurístico usado. Para validar la factibilidad del enfoque, se describe un método de propósito general, el cual permite incorporar la técnica de variables antitéticas en experimentos computacionales con algoritmos metaheurísticos aleatorizados. La evidencia experimental muestra que el método propuesto produce una reducción de la varianza de las salidas aleatorias en un 78% de las instancias consideradas y que el método tiene la capacidad de reducir simultáneamente la varianza de varias salidas aleatorias de los algoritmos probados. Los niveles globales de reducción alcanzados con las instancias usadas en los casos de prueba van del 14% al 55%.

Palabras llave : Análisis experimental de algoritmos; técnicas de reducción de la varianza y algoritmos metaheurísticos.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons