Algoritmo GRASP
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Algoritmo GRASP. Algoritmo GRASP. (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Descripción. Procedimiento de búsqueda: Goloso Aleatorio Adaptativo Algoritmo meta heurístico Optimización combinatoria Procedimiento iterativo, cada paso consta de dos fases: Construcción Mejora.

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Presentation Transcript

Algoritmo GRASP

(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)

Descripción

  • Procedimiento de búsqueda:

    • Goloso

    • Aleatorio

    • Adaptativo

  • Algoritmo meta heurístico

  • Optimización combinatoria

  • Procedimiento iterativo, cada paso consta de dos fases:

    • Construcción

    • Mejora


Algoritmo GRASP

Forma General

  • Procedimiento GRASP()

    • P = Cargar_problema(instancia, α);

    • Mientras (no se cumpla la condición de parada) hacer

      • S = Algoritmo_Constructivo(P);

      • S = Busqueda_Local(S);

      • Registrar_Mejor_Sol(S);

    • Fin Mientras;

    • Retornar_Mejor_Sol();

    • Fin GRASP

P: Son datos del problema


Algoritmo GRASP

Algoritmo Constructivo

  • Algoritmo_Constructivo(P)

    • S = φ; E = P.elementos; α=P.alfa;

    • Mientras (E <> φ)

    • hacer

      • τ = Peor {f(e)|e ∈ E};

      • β= Mejor{f(e)|e ∈ E};

      • RCL = {e ∈ E | β-α(β-τ)≤f(e)≤β};

      • c = escoger_elem_azar(RCL);

      • S = S U {c};

      • E = E - {c};

    • Fin Mientras;

    • Retornar_Sol(S);

    • Fin Algoritmo_Constructivo


Algoritmo GRASP

Búsqueda Local

  • Busqueda_Local(S)

  • Mejor_S=S;

  • V = Construir_Vecindad(S);

    • Mientras (V <> φ) hacer

      • S’ = obtener_elem_Vecindad(V);

      • Si (Mejor{f(S’), f(Mejor_S)}) Entonces

      • Mejor_S = S’;

      • V=V-{S’};

    • Fin Mientras

    • Retornar (Mejor_S);

    • Fin Busqueda_Local


Algoritmo GRASP

Forma General


Algoritmo GRASP

Algoritmo

Constructivo


Algoritmo GRASP

Algoritmo

Constructivo

(Adaptado)


Algoritmo GRASP

Búsqueda

Local


Algoritmo GRASP

Búsqueda

Local

(Adaptado)


Algoritmo GRASP

Ventajas y Desventajas

  • Recomendable cuando el conjunto de datos a trabajar es grande y se requiere una solución aceptable.

  • Sencillez y facilidad de implementación.

  • Permiten una mayor flexibilidad para el manejo de las características del problema.

  • No se puede precisar cuan cerca se está de la solución óptima.

  • La solución obtenida no es la óptima


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