Tetraheurística sistémica (THS) para el TSP

Abstract

RESUMEN: Este artículo presenta un novedoso método, basado en elementos del pensamiento sistémico, para solucionar instancias del problema del vendedor viajero (TSP), el cual es comparado en términos de eficacia y eficiencia con “nearest neighbour”, “cheapest insertion”, “two-way exchange improvement” y “branch and bound”. El primer apartado introduce la optimización combinatoria, el segundo ofrece un marco de referencia, el tercero presenta la metodología empleada, el cuarto apartado presenta el desarrollo de la tetraheurística sistémica, seguido del análisis de varianza y de rangos de Duncan para los factores: método y cantidad de ciudades; este apartado finaliza con el análisis del comportamiento de la proporción de “fracasos” del algoritmo propuesto a medida que aumenta la complejidad del TSP. Como resultado, se obtiene un método para resolver instancias del TSP, conformado por tres heurísticas misionales: 1. “vecino más cercano”, 2. “sacrificio cortoplacista” y 3. “traslado LIFO”, y una de apoyo llamada “búsqueda derecha 4P4”. El diseño de la heurística denominada “sacrificio cortoplacista” es inspirado en el análisis sistémico del “vecino más cercano”, al cual se le identifica el arquetipo de “soluciones rápidas que fallan”, con aplicación a decisiones cotidianas. La tetraheurística sistémica se destaca, respecto a las demás, en solución arrojada y en tiempo computacional consumido, especialmente cuando incrementa la complejidad del TSP

ABSTRACT: This paper presents a novel method to solve instances of the TSP. This method is comparable in effectiveness and efficiency with “nearest neighbour”, “cheapest insertion”, “two-way exchange improvement” and “branch and bound”. The first section provides a literature review of the combinatorial optimization, the second provides a reference frame, the third the methodology used and the fourth contains, inter alia, system thinking, AxB factorial design and management tool CAP-DO. The fourth section presents the design “new” method called systemic tetraheuristic, followed by ANOVA and Duncan ranges for each factor: method and number of cities; this section concludes with an analysis of the proportion of “failures” of the proposed algorithm with increasing complexity of the TSP. As a result of this study a method is presented for solving the TSP. This method consists of: 1. “nearest neighbour”, 2. “short-term sacrifice” 3. “LIFO transfer” and a support heuristic “right search 4P4 “. For the design of the “sacrifice short-term” procedure, it was necessary to analyze the “nearest neighbour” heuristic from a systems perspective. This heuristic is related to the “quick solutions that fail” archetype, which can be applied to day-to-day. The proposed method has proved to be more efficient han others, in what concerns quality of the solution and the computation time, especially when the complexity of the TSP increases.