Algoritmos de trayectoria multiobjetivo aplicados al problema de ...

Repetir
x = ConstruirSolución()
x = BusquedaLocal(x)
Si f(x) < f*
f* := f(x)
x* := x
Fin Si
Hasta máximo número de iteraciones
Figura 10. GRASP básico para minimización
En la etapa de construcción, se realizan los pasos que se muestran en la Figura 11:
Calcular costo miope c(e),
Repetir
RCL = {k elementos con el menor c(e)}
Tomar
x = x U {s}
Actualizar C
Calcular costo miope c(e),
Hasta que C = 0
Figura 11. Etapa de construcción del algoritmo GRASP [extraído de (Resende and González 2003)]
Se parte de una solución parcial inicial, se calcula el costo de dicha solución, y mientras el conjunto de
candidatos sea distinto de cero se selecciona al azar un elemento de la lista de candidatos restringida
(donde estarán los elementos que cumplan las restricciones del problema) que formará parte de la
solución actual. Se actualiza la lista de candidatos restringida y se calcula el costo miope de la nueva
solución. Una de las variaciones del algoritmo es el GRASP reactivo en el cual se van modificando los
valores de los parámetros del algoritmo en dependencia de la evolución del mismo (Prais and Ribeiro
2000; Commander, Butenko et al. 2004; Álvarez-Valdés, Parreño et al. 2008).
El algoritmo GRASP ha sido utilizado para dar solución a diversas variantes de problemas de
asignación, como son: el problema de asignación generalizado (Ramalhinho and Serra 2004), el
problema de asignación de 3 índices (Aiex, Resende et al. 2000) y el problema de descomposición de
matrices en el contexto de la asignación del tráfico en las comunicaciones satelitales (Prais and Ribeiro
2000).
Variantes multiobjetivo del algoritmo GRASP
El algoritmo GRASP Multiobjetivo es propuesto en (Reynolds and Iglesia 2008; Reynolds, Corne et al.
2009). La variante propuesta es similar al algoritmo básico, con la diferencia de que mantiene una lista
27