El problema del árbol de expansión mínima generalizado consiste en encontrar un árbol de expansión mínima de costo en un grafo no dirigido en el que los vértices están divididos en clústeres. Dicho árbol de expansión incluye solo un vértice de cada clúster. A pesar de las diversas aplicaciones prácticas de este problema, la NP-dureza sigue siendo un desafío computacional. Se han encontrado soluciones de buena calidad para algunas instancias del problema mediante la combinación de heurísticas específicas o incluyéndolas en una metaheurística. Sin embargo, las combinaciones estudiadas corresponden a un subconjunto de todas las combinaciones posibles. En este estudio se presenta una técnica basada en un algoritmo genético genotipo-fenotipo para construir automáticamente nuevos algoritmos para el problema, que contienen combinaciones de heurísticas. Los algoritmos producidos son competitivos en términos de la calidad de la solución obtenida. Esto se desprende de la comparación del rendimiento con heurísticas específicas del problema y con enfoques
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