Búsqueda de vecindad variable para el problema de la minimización del número de errores en ordenaciones líneales

Eduardo Pardo Borja Menendez 1 Abraham Duarte 1 Marc Sevaux 2
2 Lab-STICC_UBS_CACS_MOCS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Résumé : El problema de la minimización del número de errores en ordenaciones lineales se define como un problema sobre un grafo con signos, donde las aristas están etiquetadas con signos positivos y negativos. De manera general, el objetivo del problema consiste en encontrar una ordenación lineal, que sitúe a cada vértice lo más cerca posible de sus vértices adyacentes con conexiones positivas y lo más lejos posible de sus vértices adyacentes con conexiones negativas. Especı́ficamente, la función objetivo tratará de minimizar el número de conexiones negativas situadas antes que una conexión positiva. En este trabajo, se propone un algoritmo basado en la metodologı́a Búsqueda de Vecindad Variable, particularmente en la variante Básica, para abordar el problema. El algoritmo propuesto ha sido comparado sobre diversos conjuntos de instancias y resulta competitivo con métodos previos en el estado del arte.
Type de document :
Communication dans un congrès
Ediciones Universidad de Salamanca. XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'16) , Sep 2016, Salamanca, España. pp.251-260, 2016, Actas de la XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial
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Contributeur : Marc Sevaux <>
Soumis le : jeudi 13 octobre 2016 - 15:10:43
Dernière modification le : vendredi 7 décembre 2018 - 01:47:40

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  • HAL Id : hal-01380813, version 1

Citation

Eduardo Pardo, Borja Menendez, Abraham Duarte, Marc Sevaux. Búsqueda de vecindad variable para el problema de la minimización del número de errores en ordenaciones líneales. Ediciones Universidad de Salamanca. XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'16) , Sep 2016, Salamanca, España. pp.251-260, 2016, Actas de la XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. 〈hal-01380813〉

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