• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Browse

    All of UVaDOCCommunitiesBy Issue DateAuthorsSubjectsTitles

    My Account

    Login

    Statistics

    View Usage Statistics

    Share

    View Item 
    •   UVaDOC Home
    • FINAL DEGREE PROJECTS
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • View Item
    •   UVaDOC Home
    • FINAL DEGREE PROJECTS
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • View Item
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Export

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4482

    Título
    Algorítmos heurísticos para el problema del Set Covering: mejora mediante aleatorización
    Autor
    González Silos, Rosa
    Director o Tutor
    Sáez Aguado, JesúsAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de CienciasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2013
    Titulación
    Grado en Estadística
    Abstract
    Los métodos heurísticos pretenden resolver problemas de optimización proporcionando soluciones factibles que, aunque no optimicen la función objetivo, se acercan mucho al valor óptimo empleando un tiempo más que razonable. En esta memoria se va a resolver el problema del Set Covering y para conseguirlo usamos algoritmos heurísticos que consisten en la combinación de un método greedy y un algoritmo de mejora, basados en dos ideas principalmente, la diversificación y la intensificación, la primera se lleva a cabo mediante la aleatorización y la segunda mediante la búsqueda local. Se estudia cómo la introducción de aleatorización, de diferentes formas, en los métodos greedy hace que mejore sustancialmente los resultados y se emplee un menor tiempo que el de los algoritmos exactos.
    Materias (normalizadas)
    Algoritmos
    Optimización matemática
    Set Covering
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4482
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Trabajos Fin de Grado UVa [31251]
    Show full item record
    Files in this item
    Nombre:
    TFG-G557.pdf
    Tamaño:
    1.402Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    FilesOpen
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalExcept where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10