En este trabajo de fin de grado se emplearán una serie de metaheurísticas para encontrar una solución aproximada al problema del p-centro. Estas soluciones se compararán con la solución óptima. También se compararán las metaheurísticas entre sí. Estas comparaciones se realizarán tanto a nivel de calidad de la solución como a eficiencia computacional. El objetivo es poder obtener soluciones al problema de localización p-centro cercanas a la óptima en tiempos de ejecución mucho menores que el tiempo empleado por el modelo que usa la formulación clásica del problema. Se emplean ficheros de datos de tamaños muy diversos para mayor calidad de la comparación. Así se podrá observar cómo se comporta cada algoritmo según vaya creciendo el número de observaciones.
In this dissertation, a series of metaheuristics to the p-center problem will be used
and compared with the optimal solution and other classical algorithms such as
greedy. These comparisons are made both in terms of solution quality and computational efficiency.
The objective is to be able to obtain near-optimal solutions in much shorter execution times than the time used by the model using the classical formulation of the
problem.
Data files of very different sizes will be used to improve the quality of the comparison.
In this way it will be possible to observe how each algorithm behaves as the number
of observations increases.
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