Heurísticas de optimización basadas en vecindarios
Aplicadas a la clasificación de datos cuantitativos
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El libro muestra con detalle la implementación de las heurísticas de sobrecalentamiento simulado (simulated annealing) y búsqueda tabú (tabu search) para el estudio del problema de clasificación por particiones con datos cuantitativos. En total se implementaron cuatro algoritmos, dos versiones para cada heurística. Una de las variantes constituye en la generación de vecindarios mediante transferencias de individuos de una clase a otra; mientras que la otra consiste en la construcción de los vecinos mediante el movimiento de los centros de gravedad de las clases. Los algoritmos fueron a...
El libro muestra con detalle la implementación de las heurísticas de sobrecalentamiento simulado (simulated annealing) y búsqueda tabú (tabu search) para el estudio del problema de clasificación por particiones con datos cuantitativos. En total se implementaron cuatro algoritmos, dos versiones para cada heurística. Una de las variantes constituye en la generación de vecindarios mediante transferencias de individuos de una clase a otra; mientras que la otra consiste en la construcción de los vecinos mediante el movimiento de los centros de gravedad de las clases. Los algoritmos fueron aplicados a veinte tablas de datos tomadas de la literatura. Además, se diseñaron ocho tablas adicionales de mayor tamaño y complejidad, para verificar el rendimiento de la implementación. Se realizó, además, un análisis de la variabilidad de los resultados, en función de los parámetros de las diferentes heurísticas. Esto permitió determinar, para cada una de ellas, la combinación de parámetros que generó el mejor rendimiento posible.
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