‘’Heurística y metaheurística’’

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Métodos Inductivos: La idea de estos métodos es generalizar las propiedades o técnicas identificadas en estos casos, más fáciles de analizar que se pueden aplicar al problema completo.

Métodos de Reducción: Consiste en identificar propiedades que se cumplen mayoritariamente por las buenas soluciones e introducirlas como restricciones del problema. El objeto es restringir el espacio de soluciones simplificando el problema.

Métodos Constructivos: Consisten en construir literalmente paso a paso una solución del problema. Usualmente son métodos deterministas y suelen estar basados en la mejor elección en cada iteración.

Métodos de Búsqueda Local: En este método los procedimientos de búsqueda o mejora local comienzan con una solución del problema y la mejoran progresivamente. El procedimiento realiza en cada paso un movimiento de una solución a otra con mejor valor. El método finaliza cuando, para una solución, no existe ninguna solución accesible que la mejore.

Una importante ventaja que presentan las heurísticas respecto a las técnicas que buscan soluciones exactas es que, por lo general permiten una mayor flexibilidad y potencia para el manejo de las características del problema, por ello en la aplicación de métodos heurísticos nos enfocamos en los dos objetivos: En generar una buena solución inicial a un problema complejo Y dada una solución inicial, el método heurístico participa en un paso intermedio del procedimiento para tratar de mejorarla.

Una importante ventaja que presentan las heurísticas respecto a las técnicas que buscan soluciones exactas es que, por lo general permiten una mayor flexibilidad y potencia para el manejo de las características del problema, por ello en la aplicación de métodos heurísticos nos enfocamos en los dos objetivos:En generar una buena solución inicial a un problema complejo Y dada una solución inicial, el método heurístico participa en combinatoria; cuyo objetivo es encontrar un objeto matemático finito como por ejemplo, un vector de bits o permutación que maximice o minimice, dependiendo del problema una función especificada por el usuario de la metaheurística.

Evaluación del rendimiento de los métodos Metaheurísticas

Las propiedades deseables que buscamos son todas aquellas que favorezcan el interés práctico y teórico de las metaheurística, entre las cuales tenemos: simple, precisa, eficaz, eficiente, general, adaptable, robusta, interactiva y múltiple.

La evaluación del rendimiento de una metaheurística se ve reflejada en los procedimientos heurísticos obtenidos, de acuerdo a su eficiencia y eficacia.

Para validar la eficacia de una metaheurística, éstas deben afrontar con éxito problemas de un banco de casos para los que se conozcan las soluciones. Si no se dispone de estos casos, se deben construir recurriendo a procesos de simulación que se aproximen a tales circunstancias.

La eficiencia del método se contrasta experimentalmente en el empleo de un tiempo computacional razonable para alcanzar éxito en los problemas considerados.

El tipo de metaheurística estará en función de qué tipo de heurística se pretende mejorar entre las cuales podemos mencionar a las siguientes:

Metaheurísticas Inspiradas en la física: - Esta técnica se considera como un algoritmo de búsqueda. Está inspirado en el proceso de calentamiento y posterior enfriamiento de un metal, para obtener estados de baja energía en un sólido.

Metaheurísticas Inspiradas en la evolución: Son métodos que van construyendo un conjunto de soluciones a diferencia de los otros métodos que sólo pasan de una solución a otra en cada iteración. El procedimiento consiste en generar, seleccionar, combinar y reemplazar un conjunto de soluciones en la búsqueda de la mejor solución

Metaheurísticas Inspiradas en la biología: Metaheurística que se inspira en el comportamiento estructurado de las colonias de hormigas donde individuos muy simples de una colonia se comunican entre sí por medio de una sustancia química denominada feromona, la repetición de recorridos por los individuos establece el camino más adecuado entre su nido y su fuente de alimentos. El método consiste en simular computacionalmente la comunicación indirecta que utilizan las hormigas para establecer el camino más corto, guardando la información aprendida en una matriz de feromonas.

- Caso de Estudio

- Conclusiones:

Los problemas en el mundo son de gran complejidad, por ello, se necesitan de métodos heurísticos y métodos heurísticos para obtener soluciones aproximadas, dada su flexibilidad tanto en recursos como en aplicabilidad. Aunque debamos comprometer algunos requisitos de optimalidad pero siempre se hallará una buena solución.

Sin embargo la Heurística no garantiza que siempre se tome la decisión o ruta correcta, por eso este enfoque no es óptimo sino suficientemente bueno. Frecuentemente son mejores los métodos heurísticos que los métodos de búsquedas a ciegas. Las desventajas y limitaciones principales de la heurística son:

La flexibilidad inherente de los métodos heurísticos puede conducir a errores o a manipulaciones fraudulentas.

Las soluciones óptimas no son identificadas. Las mejoras locales determinadas por las heurísticas pueden cortar el camino a soluciones mejores por la falta de una perspectiva global. La brecha entre la solución óptima y una generada por heurística puede ser grande.

Son aplicadas como herramienta de análisis las heurísticas requerirán de una buena capacidad de cómputo, existe en el mercado software especializado con un muy buen poder de análisis.

Las soluciones heurísticas y metaheurísticas son interactivas, facilitando al usuario el aportar conocimientos al modelo.

- Bibliografía

- Introducción a la Investigación de Operaciones-Frederick S. Hillier Gerald J. Lieberman

- Investigación de Operaciones en acción

- Una aproximación a la heurística y metaheurística.

- https://eciencia.urjc .es/bitstream/handle/10115/4129/memoriaPFC%20Carlos%20Rodr%C3%ADguez.pdf?sequence=1&isAllowed=y

- https://www.dc.uba.ar/materias/aed3/2013/1c/laboratorio/heuristicas.pdf

- http://www.utp.edu.co/~aescobar/Cap4a11_Metah.pdf