Incorporando búsqueda local a un algoritmo ACO para el problema de scheduling de tardanza ponderada

Abstract

La meta-heurística ACO está inspirada en el comportamiento de las hormigas reales; se caracteriza por ser un método de búsqueda distribuida, estocástica y basada en la comunicación indirecta de una colonia artificial de hormigas, transmitida por trayectos artificiales de feromona. Estos trayectos sirven como información usada por las hormigas para construir probabilísticamente soluciones al problema bajo consideración. Las hormigas modifican los trayectos de feromona durante la ejecución del algoritmo para reflejar su experiencia de búsqueda. En la mayoría de las metaheurísticas aplicadas a problemas de planificación, se han incorporado diferentes procesos de búsqueda local para mejorar la calidad de las soluciones. En este informe se presentan dos alternativas aplicadas al problema de Tardanza Total Ponderada en entornos de máquina única para comparar bondades de uno sobre otro, y establecer ventajas y desventajas de aplicar uno u otro algoritmo.