Metaheurísticas
Palabras clave:
heurísticas, inteligencia artificial, sistemas expertos, optimización combinatoriaResumen
Se presenta una breve revisión bibliográfica del nacimiento de las metaheurísticas como parte de la inteligencia artificial para la solución de problemas de optimización combinatoria. Las metaheurísticas son técnicas computacionales de alto nivel para la resolución aproximada de problemas complejos. Se describen los fundamentos históricos de las metaheurísticas, los principales conceptos sobre su funcionamiento y sus líneas de aplicación en problemas del mundo real. Uno de los criterios más utilizados por la comunidad científica toma en cuenta el número de soluciones exploradas en cada paso de iteración, que además se dividen en dos tipos de metaheurísticas: las basadas en trayectoria y las basadas en población. Las primeras manejan una única solución en cada paso de iteración, mientras que las segundas manejan un conjunto de soluciones candidatas en cada paso.
Citas
Stuart Russell y Peter Norvig, Inteligencia artificial. Un enfoque moderno, Pearson Prentice Hall, Madrid, 2004, p. 21, https://bit.ly/2Go1mhB
David Masip Rodó, Gerard Escudero Bakx, Raúl Benítez Iglésias, Samir Kanaan Izquierdo, Inteligencia artificial avanzada, Editorial UOC, Barcelona, 2014, p. 11, https://bit.ly/2VXJhzJ
Paul Harmon y David King, Sistemas expertos: aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, Ediciones Díaz de Santos, Madrid, 1988, p. 5, https://bit.ly/2HhdWo6
Carlos Coello Coello, Gary B. Lamont y David A. van Veldhuizen, Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems, Springer, Nueva York, 2007, https://bit.ly/2Cp1FZd
Fred Glover, “Future paths for integer programming and links to artificial intelligence”, Computers & Operations Research, vol. 13, núm. 5, 1986, pp. 533-549, 10.1016/0305-0548(86)90048-1
Scott Kirkpatrick, Daniel C. Gelatt y Mario P. Vecchi, “Optimization by simulated annealing”, Science, vol. 220, núm. 4598, 1983, pp. 671-680, DOI: 10.1126/science.220.4598.671
Sergio Nesmachnows, “An overview of metaheuristics: accurate and efficient methods for optimization”, International Journal of Metaheuristics, vol. 3, núm. 4, 2014, pp. 320-347, 10.1504/IJMHEUR.2014.068914
El-Ghazali Talbi, Metaheuristics: from design to implementation, John Wiley & Sons, Hoboken, 2009, https://bit.ly/2HfvQHZ
David E. Goldberg, Genetic algorithms in search, optimization & machine learning, Addison-Wesly Publishing Co., Boston, 1989, p. 25, https://bit.ly/2siPM1R
Xin-She Yang, Engineering optimization: an introduction with metaheuristic applications, John Wiley & Sons, Hoboken, 2010, 10.1002/9780470640425
Shubhabrata Datta, Materials design using computational intelligence techniques, CRC Press, Boca Raton, 2016, https://bit.ly/2HhOCyp; Olympia Roeva, Real-world applications of genetic algorithms, InTech, Londres, 2012, DOI: 10.5772/2674
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