Trabajo-Fin-de-Grado

Archivos de ITC2007

Estos archivos corresponden con los ofrecidos por la competición ITC2007. Debido a que la página de la competición se encuentra caída en la actualidad, he subido aquí estos archivos para facilitar su acceso. La página puede ser visitada haciendo uso de la web WayBack Machine, que recopila el estado de las webs antiguas para garantizar su acceso en el futuro, mediante el siguiente enlace: https://web.archive.org/web/20090706131749/http://www.cs.qub.ac.uk/itc2007/

• InstanciasITC2007.zip contiene los el conjunto de datos de la competicion. El formato de los archivos es .exam, pero pueden ser tratados como .txt
• ModeloITC2007.pdf es el artículo donde se explica el modelo de problema (i. e. Las restricciones que se deben cumplir y la función objetivo)

Metaheurísticas

Se añade la implementación de las metaheuristicas desarrolladas en el trabajo a modo de ejemplo

• TabuSearch.py corresponde con la implementación de una búsqueda tabú. A modo de ejemplo, está comentado como se aplicaría esta a la resolución del problema de la mochila 0-1
• ParticleSwarmOptimization.py corresponde con la implementación del PSO. A modo de ejemplo, está comentado como se realizaría una ejecución sobre la función de Rastrigin. Este archivo también es empleado en la metaoptimización.
• AlgoritmosGeneticos.py corresponde con la implementación de un algoritmo genético. A modo de ejemplo, está comentado como se realizaría una ejecución sobre la función de Rastrigin.

Algoritmo para la resolución de ITC2007

El algoritmo está dividido en dos archivos, uno que corresponde a la propia Graph-HiperHeuristic (GHH) y otro que corresponde a la modelización de ITC 2007 y la aplicación de GHH sobre estos datos

• GHH.py contiene la hiperheurística mencionada, es aplicable a problemas distintos de los de ITC2007
• ITC2007.py contiene la modelización y aplicación de GHH. La misma modelización no será, en general, aplicable a otros problemas
• SolucionesITC2007 contiene las soluciones encontradas por la hiperheurística sobre cada uno de los problemas de la competicion. El formato es .sol, pero esto es un texto plano que puede ser cambiado a .txt para facilitar su lectura en Windows.

Metaoptimización de los parámetros del PSO

Estos archivos contienen los resultados y el algoritmo empleado para realizar la metaoptimización

• MetaOptimizacionDelPSO.py contiene el algoritmo empleado.
• Coeficientes.txt contiene los resultados de la aplicación del algoritmo