Optimización de ruta corta en el espacio sin corte lineal con algoritmo genético

Descripción del Articulo

Esta investigación tuvo como objetivo encontrar la ruta más corta de n puntos en el espacio, sin corte o intersección entre las líneas generadas por los caminos. Para lograr esto, se usó el algoritmo genético, donde se aprovechó la ventaja de no competir “todos contra todos”, sino que a partir de un...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Huarote Zegarra, Raúl Eduardo, Vega Luján, Yensi, Romero Valencia, Mónica Patricia
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistas.unjbg.edu.pe:article/864
Enlace del recurso:https://revistas.unjbg.edu.pe/index.php/cyd/article/view/864
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmo genético
espacio
intersección lineal
optimización
ruta corta
Descripción
Sumario:Esta investigación tuvo como objetivo encontrar la ruta más corta de n puntos en el espacio, sin corte o intersección entre las líneas generadas por los caminos. Para lograr esto, se usó el algoritmo genético, donde se aprovechó la ventaja de no competir “todos contra todos”, sino que a partir de una pequeña población puede encontrarse la posible mejor ruta en el espacio, también llamada “búsqueda local”. Para realizar el proceso evolutivo, se consideró el método de la ruleta, cruce por intercambio de 2 puntos, mutación por intercambio y método de parada a la varianza a 25 generaciones. Implementado en Matlab 8.3, se obtuvo como resultado una duración de 24.7 s y 210.6 s, con funciones de adaptación de 0.79 y 0.76, 76 y 206 generaciones a las pruebas realizadas de 10 y 100 puntos, respectivamente. Demostrando que con el algoritmo genético se encontró la posible mejor ruta corta de n puntos en el espacio y que el método de parada ideal para este problema en particular es la varianza, aunque consuma más tiempo frente cantidad de generaciones establecidas.
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