dc.creatorMercado, Viviana
dc.creatorVillagra, Andrea
dc.creatorPandolfi, Daniel
dc.creatorLeguizamón, Guillermo
dc.date2013-10
dc.date2013-11-29T19:28:48Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31570
dc.descriptionEl objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para realizar una búsqueda robusta en el espacio-problema. El problema de ruteo de vehículos es un problema de optimización combinatoria de gran importancia en diferentes entornos logísticos debido a su dificultad (NP-duros). Se han propuesto varias soluciones a este problema haciendo uso de heurísticas y metaheurísticas. En este trabajo proponemos dos algoritmos para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada, utilizando como base un Algoritmo Evolutivo multirecombinativo conocido como MCMP-SRI (Stud and Random Inmigrants), combinado con operadores de mutación basados en conceptos computación cuántica. Detalles de los algoritmos y los resultados de los experimentos muestran un promisorio comportamiento para resolver el problema.
dc.descriptionXIV Workshop agentes y sistemas inteligentes.
dc.descriptionRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.relationXVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectInformática
dc.titleAlgoritmos evolutivos multirecombinativos híbridos aplicados al problema de vehículos con capacidad limitada
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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