Algoritmos de trayectoria multiobjetivo aplicados al problema de ...

Tabla 4.Comparación entre algoritmos de trayectoria multiobjetivo (Continuación)
Diferencia
fundamental con el
resto de los
algoritmos
¿Ha sido aplicado a
problemas de
asignación?
¿Toma decisiones
aleatorias?
¿Necesita
parámetros?
Mantiene una lista de
soluciones no
dominadas
¿Reinicia la
búsqueda?
¿Acepta soluciones
peores?
Algoritmo básico
Fuentes de
referencia
Variante
multiobjetivo
Utiliza una lista de soluciones que son no
dominadas localmente en algún paso del
algoritmo, la que permite diversificar la búsqueda.
Si (Problema de
asignación de
trabajos a
máquinas)
Si, los típicos
del algoritmo No
Si Si Si
Baykasoglu
and Gindy
1999;
Baykasoglu,
Ozbaku et
al. 2002
Búsqueda
Tabú
Multiobjetivo
de
Baykasoglu
Utiliza funciones de escala para evaluar los
objetivos. Cataloga las soluciones vecinas de la
solución actual en función de un ranking que está
dado por la cantidad de soluciones que dominan
a la solución vecina.
Búsqueda
Tabú
No No
Si, los típicos
del algoritmo
Si No Si
Ho, Yang et
al. 2002
Búsqueda
Tabú
Multiobjetivo
de Ho
No No Utiliza el procedimiento de ranking.
Si, los típicos
del algoritmo
Balicki 2007 Si No Si
Búsqueda
Tabú
Multiobjetivo
de Balicki
Mantiene una lista de soluciones donde se
almacenan las soluciones no dominadas
encontradas durante la búsqueda. Construye una
lista de soluciones no dominadas y luego aplica
un algoritmo de búsqueda local.
Si No
Si, los típicos
del algoritmo
GRASP Si Si Si
Reynolds
and Iglesia
2008;
Reynolds,
Corne et al.
2009
GRASP
Multiobjetivo
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