Esquema de enfriamiento en la metaheurística de recocido simulado
Este artículo estudia el esquema de enfriamiento, el cual está determinado por los parámetros de control. Estos parámetros –temperatura inicial, final, Cadena de Markov y decremento de temperatura– son la base para el éxito en la convergencia de la metaheurística de recocido simulado, la cual garant...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma del Estado de Morelos |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de Acceso Abierto de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:http://riaa.uaem.mx:20.500.12055/823 |
| Acceso en línea: | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/823 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/cti/7 info:eu-repo/classification/cti/33 metaheurísticas, recocido simulado, parámetros de control, enfriamiento, estado óptimo |
| Sumario: | Este artículo estudia el esquema de enfriamiento, el cual está determinado por los parámetros de control. Estos parámetros –temperatura inicial, final, Cadena de Markov y decremento de temperatura– son la base para el éxito en la convergencia de la metaheurística de recocido simulado, la cual garantiza la resolución de un problema de optimización combinatoria. El método de recocido simulado traslada el proceso de recocido a la solución de un problema de optimización combinatoria. La función que es objetivo del problema, similar a la energía del material, es minimizada (o maximizada) con la ayuda de una temperatura, la cual es un parámetro de control del algoritmo. Este parámetro debe tener el mismo efecto que la temperatura del sistema físico: conducir hacia el estado óptimo. |
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