Resumen

Presentamos una hibridación de dos enfoques diferentes aplicados al conocido Problema de Localización de Instalaciones Capacitadas (CFLP). El algoritmo de la abeja artificial (BA) se utiliza para seleccionar un subconjunto prometedor de ubicaciones (almacenes) que se incluyen únicamente en el modelo de programación entera mixta (PIM). A continuación, el algoritmo resuelve el subproblema considerando todo el conjunto de clientes. La implementación híbrida nos permite obviar ciertas debilidades heredadas de cada algoritmo, lo que significa que somos capaces de encontrar una solución óptima en un tiempo computacional aceptable. En este trabajo demostramos que BA puede mejorarse significativamente utilizando el algoritmo PIM. Al mismo tiempo, nuestra implementación híbrida permite al algoritmo MIP alcanzar la solución óptima en un tiempo considerablemente más corto que el necesario para resolver el modelo utilizando todo el conjunto de datos directamente dentro del modelo. Nuestro enfoque híbrido supera los resultados obtenidos por cada técnica por separado. Es capaz de encontrar la solución óptima en menos tiempo que cada técnica por separado, y los resultados son altamente competitivos con el estado del arte en optimización a gran escala. Además, según nuestros resultados, la combinación del AB con un enfoque de programación matemática parece ser un área de investigación interesante en la optimización combinatoria.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:solución óptima, modelo, resultados, algoritmo mip, aplicación híbrida, menor tiempo, problema de localización de instalaciones capacitadas, algoritmo de la abeja artificial, programación entera mixta, tiempo computacional aceptable
• Keywords:optimal solution, model, results, mip algorithm, hybrid implementation, shorter time, capacitated facility location problem, artificial bee algorithm, mixed integer programming, acceptable computational time