Resumen

Este artículo presenta un análisis comparativo del rendimiento de algunas metaheurísticas como el algoritmo de optimización del búfalo africano (ABO), la optimización extrema mejorada (IEO), la optimización de colonias de hormigas máximas y mínimas inducidas por modelos (MIMM-ACO), el sistema de hormigas máximas y mínimas (MMAS), el sistema de hormigas genéticas cooperativas (CGAS) y la heurística algoritmo de inserción aleatoria (RAI) para resolver el problema del viajante de comercio asimétrico (ATSP). A diferencia del problema del viajante de comercio simétrico, hay una escasez de estudios de investigación sobre la contraparte asimétrica. Esto es bastante preocupante porque la mayoría de las aplicaciones de la vida real son realmente asimétricas por naturaleza. Estos seis algoritmos fueron elegidos para su comparación de rendimiento porque han publicado algunos de los mejores resultados en la literatura y emplean diferentes esquemas de búsqueda para tratar de resolver el ATSP. Los algoritmos comparados en este estudio emplean diferentes técnicas en su búsqueda de soluciones al ATSP: la Optimización del Búfalo Africano emplea el mecanismo de Karp-Steele modificado, la Optimización de la Colonia de Hormigas Max-Min Inducida por el Modelo (MIMM-ACO) emplea la técnica de construcción de trayectorias con parches, el Sistema Genético Cooperativo de Hormigas utiliza la selección y el ordenamiento natural; el Algoritmo de Inserción Aleatoria utiliza el enfoque de inserción aleatoria, y la Optimización Extrema Mejorada utiliza la estrategia de búsqueda en cuadrícula. Tras una serie de experimentos con las populares pero difíciles 15 de las 19 instancias ATSP de TSPLIB, los resultados muestran que el algoritmo de Optimización del Búfalo Africano superó ligeramente a los demás algoritmos en la obtención de resultados óptimos y a una velocidad mucho mayor.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:optimización del búfalo africano, colonia de hormigas mínima, optimización extrema mejorada, sistema genético de hormigas, optimización de colonias de hormigas, algoritmo de optimización del búfalo, problema del viajante de comercio, hormiga genética cooperativa, máximo inducido, viajante de comercio simétrico
• Keywords:african buffalo optimization, min ant colony, improved extremal optimization, genetic ant system, ant colony optimization, buffalo optimization algorithm, travelling salesman problem, cooperative genetic ant, induced max, symmetric travelling salesman