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Metaheurísticas

48 métodos en esta familia.

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Optimización por Colonia de Hormigas Basada en AgentesAgent-Based Ant Colony Optimization (AB-ACO) models individual ants as autonomous agents that probabilistically construct solutions by following and depositing pheromone trails on Algoritmo Genético Basado en AgentesAn Agent-Based Genetic Algorithm (ABGA) partitions a genetic algorithm's population across a network of autonomous agents, each maintaining a local sub-population and evolving it iNSGA-II Basado en AgentesAgent-based NSGA-II embeds the NSGA-II evolutionary algorithm inside an agent-based simulation loop so that objective values for each candidate solution are determined by running aBúsqueda Tabú Basada en AgentesAgent-Based Tabu Search (ABTS) embeds the tabu search metaheuristic inside a multi-agent framework where autonomous agents each run independent or cooperating tabu search threads, Optimización por Colonia de HormigasAnt Colony Optimization (ACO) is a metaheuristic algorithm introduced by Marco Dorigo and colleagues in the early 1990s that solves combinatorial optimisation problems by simulatinOptimización por Colonia de Abejas Artificiales (ABC)Artificial Bee Colony (ABC) is a population-based swarm intelligence metaheuristic introduced by Karaboga and Basturk in 2007. It models the cooperative foraging behavior of a hone

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Los métodos fundacionales más referenciados de este tema, en el orden en que se desarrollaron: un punto de partida si eres nuevo aquí.

  1. Algoritmo Genético1975por John Henry Holland
  2. Recocido simulado1983
  3. Algoritmo Genético Multiobjetivo (MOGA)1984por Schaffer, J. D. (early MOGA); Goldberg, D. E. (GA foundations)
  4. Búsqueda Tabú1989por Fred Glover
  5. Optimización por Colonia de Hormigas1992 (foundational thesis); 1997 (Ant Colony System formalization)
  6. Optimización por Enjambre de Partículas (PSO)1995
  7. Differential Evolution1997por Rainer Storn & Kenneth Price
  8. Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)2004por Coello Coello, C. A., Pulido, G. T., & Lechuga, M. S.
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Todos los métodos 48

Optimización por Colonia de Hormigas Basada en AgentesAlgoritmo Genético Basado en AgentesNSGA-II Basado en AgentesBúsqueda Tabú Basada en AgentesOptimización por Colonia de HormigasOptimización por Colonia de Abejas Artificiales (ABC)Algoritmo de MurciélagoOptimización por Colonia de Hormigas BayesianaAlgoritmo Genético BayesianoBayesian NSGA-IIOptimización bayesiana por enjambre de partículasRecocido Simulado BayesianoBúsqueda Tabú BayesianaBúsqueda de CucosAlgoritmo Genético DeterministaOptimización Determinista por Enjambre de PartículasAnnealing Simulado DeterministaDifferential EvolutionAlgoritmo de la LuciérnagaAlgoritmo GenéticoGrey Wolf OptimizerHarmony SearchHiperheurísticasMetaheurísticas: Hibridación de Programación Matemática y MetaheurísticasAlgoritmo MeméticoOptimización Anticolectiva Multi-Objetivo (MOACO)Algoritmo Genético Multiobjetivo (MOGA)Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)Búsqueda Tabú Multiobjetivo (MOTS)NSGA-IINSGA-IIIOptimización por Enjambre de Partículas (PSO)Algoritmo Genético de Escenarios de PolíticaOptimización por Enjambre de Partículas para Escenarios de PolíticasOptimización Robusta de Colonias de HormigasAlgoritmo Genético RobustoNSGA-II RobustoOptimización Robusta por Enjambre de PartículasAnnealing Simulado RobustoBúsqueda Tabú RobustaSimheuristicsRecocido simuladoAlgoritmo Genético EstocásticoStochastic NSGA-IIOptimización Estocástica por Enjambre de PartículasBúsqueda Tabú EstocásticaBúsqueda Tabú