Resumen

La Planificación Anual de Cultivos (PAC) es un problema de optimización de tipo NP-duro en la planificación agrícola. Implica encontrar soluciones óptimas con respecto a las asignaciones estacionales de una cantidad limitada de tierra agrícola entre los diversos cultivos competidores que deben ser cultivados en ella. Este estudio investiga la efectividad de emplear tres nuevas técnicas metaheurísticas de búsqueda local (LS) para determinar soluciones a un problema de PAC en un nuevo Esquema de Riego. Estas tres nuevas técnicas metaheurísticas de búsqueda local son el Algoritmo de Mejor Rendimiento (BPA), el Algoritmo de Mejor Rendimiento Iterativo (IBPA) y el Algoritmo de Mayor Diferencia Absoluta (LADA). Las soluciones determinadas por estas técnicas metaheurísticas de búsqueda local se comparan con las soluciones de otras dos técnicas metaheurísticas de búsqueda local bien conocidas en la literatura. Estas técnicas son Búsqueda Tabú (TS) y Recocido Simulado (SA). La comparación con TS y SA se realizó para determinar los

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Anual; Planificación de cultivos; Tipo np-hard; Problema de optimización; Planificación agrícola; Búsqueda local; Técnicas metaheurísticas; Esquema de riego; Algoritmo de mejor rendimiento; Algoritmo de mejor rendimiento iterativo; Algoritmo de mayor diferencia absoluta; Búsqueda tabú; Recocido simulado
• Keywords:Annual; Crop planning; Np-hard-type; Optimization problem; Agricultural planning; Local search; Metaheuristic techniques; Irrigation scheme; Best performance algorithm; Iterative best performance algorithm; Largest absolute difference algorithm; Tabu search; Simulated annealing