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Estrategia De Optimización Con Algoritmo Genético Para Ruta Corta Sin Corte En El Espacio Finito

Published in: Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology
Date of Conference: July 19-23, 2021
Location of Conference: Virtual
Authors: Raúl Eduardo Huarote Zegarra (Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur, PE)
Yensi Vega Lujan (Universidad Nacional de Trujillo, PE)
Mónica Patricia Romero Valencia (Universidad Nacional Federico Villarreal, PE)
Aradiel Castañeda Hilario (Universidad Nacional del Callao, PE)
Edward José Flores Masías (Universidad Nacional Federico Villarreal, PE)
Alfredo Cesar Larios Franco (Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur, PE)
Jhonatan Isaac Vargas Huaman (Universidad Privada del Norte, PE)
Full Paper: #354

Abstract:

Al contar con diferentes puntos en un espacio especifico y si se desea recorrerlas basándose en el problema del agente viajero, surge otro problema que es el riesgo en que los caminos se intersecten en el espacio, por tanto esta investigación pretende aplicar una estrategia basada en algoritmo genético para solucionar estos problemas, donde se aprovechó la ventaja de no competir todos contra todos, si no que a partir de una pequeña población se encuentra la posible mejor ruta en el espacio sin intersección. Tomando en cuenta las funciones del algoritmo genético se resolvió estos problemas usando la estrategia de traer a una nueva generación los 2 mejores de la generación anterior. Obteniendo como resultados una duración de 24.7 y 210.6 seg, con funciones de adaptación de 0.79 y 0.76, 76 y 206 generaciones a las pruebas realizadas de 10 y 100 puntos respectivamente. Demostrando que aplicando esta estrategia al algoritmo genético se logra encontrar la posible mejor solución, que es la ruta corta de n puntos en el espacio sin intersección entre las líneas generadas.