Hiperheurística diseñada para un problema de localización y transporte público

Abstract

Se propone aquí el empleo de una hiperheurística para resolver un problema de localización y transporte. El trabajo presenta una clasificación en el campo de las hiperheurísticas, se establecen claramente los beneficios que proporcionan y se exponen las nuevas tendencias en su utilización. Se plantea un modelo de una hiperheurística aleatoria basada en metaheurísticas. Las metaheurísticas empleadas en el modelo son: Recocido Simulado (SA: Simulated Annealing) y Optimización por Colonia de Hormigas (ACO: Ant Colony Optimization). Se destacan las debilidades y fortalezas que éstas presentan, y se hace hincapié en la importancia de la calibración de los parámetros asociados. Se propone un simple algoritmo que resuelve una instancia basada en una línea existente de transporte público de pasajeros. Se demuestra que la hiperheurística obtiene resultados satisfactorios, eligiendo aleatoriamente la técnica a utilizar en cada iteración. Así, las técnicas logran combinarse para obtener un equilibrio entre la diversificación y la intensificación en la búsqueda de soluciones. Esto implica disminuir la cantidad de evaluaciones a realizar y mejorar los tiempos de cómputos para la obtención de una solución satisfactoria.