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• Jacinto Andrés Palma Núñez

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GIAL VACA EDISON VILLON HANS MUÑOZ

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 PREGUNTAS 1.- ¿En qué año y por quienes fueron presentadas la búsqueda local guiada?  Wang y Voudouris-1993  Voudouris y Wang-1998  Voudouris y Tsang-1997  Tsang y Wang-1997

2.- COMPLETE GLS se incorporó a ILOG Dispatcher, un paquete comercial para enrutamiento de vehículos, que apareció en la edición de febrero de 2002.    

ILOG Dispatcher y marzo de 2003 ILOG Dispatcher y febrero de 2002 ILOG Dispatcher y abril de 2002 ILOG Dispatcher y junio de 2005

3.- Subrayar la respuesta correcta GLS es un algoritmo:  Meta-heurístico basado en sanciones que se asienta sobre otros algoritmos de búsqueda local  Meta-heurístico basado en métodos de búsqueda local para cambiar su comportamiento  Meta-heurístico que analiza ideas y conocimientos de búsqueda local para su desarrollo  Que permite recolectar toda clase de información de algoritmos de búsqueda local

4.- Seleccione cuales son las ventajas correctas de la búsqueda Local Guiada

Soluciones lentamente, dificulta la búsqueda.

Se demora en tiempo, no cambia su comportamiento.

Soluciones rápidas, facilita la

No recolecta información,

búsqueda, se alimenta de

algoritmos intercambiables.

investigaciones de otros campos

GIAL VACA EDISON VILLON HANS MUÑOZ 5.- ¿Cuál es su principal desventaja?    

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No quedar atrapado en algoritmos locales Su función final depende de su función inicial Los algoritmos buscan soluciones de información Queda atrapado fácilmente en mínimos locales

6.- Encierre la respuesta correcta según la función del objetivo: Donde Pi: Son parámetros rápidos en algoritmos dependientes Son parámetros de penalidad, que ponderan la importancia de las características. Son parámetros con menor importancia de penalidad Son parámetros con soluciones de dependen de las características.

7.- Los elementos de la función, indica la característica i que esta presente en: Marque con una x la respuesta correcta…

1: No presente en la solución 0: Si presente en la solución 1: Presente en el algoritmo de búsqueda 0: No presente en el algoritmo de búsqueda 1: i presente en la solución s 0: i no está presente en la solución s

8.- Subraye la respuesta correcta GLS penaliza todas esas características a través de:

Incrementos a la penalización de características Decremento a la penalización de características Búsquedas en algoritmos de funciones Parámetros dependientes

x

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9.- Unir con líneas según corresponda: Idea de GLS PI

La búsqueda conduce a través de cambios dinámicos en la función objetivo

Salir de los óptimos locales, cambiando la función objetivo de forma de empeorar el óptimo local.

GLS Parámetros de penalizaciones

10.- Subraya la respuesta correcta En modificaciones de penalizaciones selectivas la idea es penalizar las características que tienen altos costos, aunque:    

La utilidad al hacerlo, disminuye a medida que la característica se penaliza cada vez más. Aumenta la característica y decrementa la utilidad. La utilidad de no hacerlo, no disminuye la característica constantemente. Disminuye la característica y aumenta la utilidad.

11.- Seleccione la respuesta correcta. Una de las desventajas de la búsqueda local guiada depende fuertemente de: o o o o

La solución Intermedia La solución Avanzada La solución Inicial La solución Final

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12.- RESPONDA V O F SEGÚN A LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES a) Patrick Mills extendió el GLS agregando Aspiración y Aleatoriedad al GLS. (v) b) Una revista publicada por INFORMS (Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Administración) fue usado en varios proyectos por (Wang y Tsang). (F)

13.- Encierre la respuesta correcta El mecanismo usado por GLS se basa en:    

Soluciones de Características, las cuales tienen propiedades que pueden ser usadas para discriminar entre las soluciones. Soluciones algorítmicas, las cuales brindan solución en el ámbito de la ciencia. Soluciones didácticas que tienen cualidades y desarrollos aumentando las soluciones. Soluciones de Características, las cuales no tienen propiedades que no pueden ser usadas para discriminar entre las soluciones.

14.- Complete. Es una estrategia de búsqueda metaeuritico general para Resolver la satisfacción de restricciones y los problemas de Optimización. Resolver la satisfacción humana y Características Resolver las propiedades y Soluciones Resolver los ámbitos de las funciones y Características  Resolver la satisdación de restricciones y Optimización

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15.- ESTABLEZCA LA RESPUESTA CORECTA A LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES

SOBRE

LA

BUSQUEDA

LOCAL

GUIADA

ELIGIENDO EL LITERAL CORRECTO:

1. No acumula penalizaciones durante una búsqueda 2. Utiliza penalizaciones para ayudar a los algoritmos de búsqueda local a escapar del mínimo local 3. Cuando se asienta en un óptimo local, GLS modifica la función objetivo

Correcto= C 

C–I–I



I–I–C I–C–C

Incorrecto= I

CORRECTA