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Aplicación del enfriamiento simulado

El enfriamiento simulado (o recocido simulado o simulated annealing) consiste en una búsqueda por entornos que, a diferencia de la búsqueda local, permite aceptar soluciones peores en función de una probabilidad que va disminuyendo con el tiempo. De esta forma, al principio se realiza una búsqueda con mayor diversificación y al final se intensifica la búsqueda, al ser más difícil que se acepte una solución peor.

Para aplicar el enfriamiento simulado se adapta el código desarrollado por Jesús González Peñalver que optimiza la disposición de un periódico online La temperatura inicial, que determina la probabilidad para aceptar soluciones peores, es iniciada según sugiere Kirkpatrick y el algoritmo recibe como parámetros el número de iteraciones a realizar y cada cuántas iteraciones se modificará la temperatura.

Como el resultado del algoritmo voraz depende de el orden en que se consideran las imágenes, lo que se hace es aplicar la técnica del enfriamiento simulado sobre el orden de dichas imágenes de entrada, siendo inicialmente el orden de este de mayor a menor importancia. Aplicar el enfriamiento simulado sobre la salida del algoritmo voraz sería más complicado y no merecería la pena, ya que no sería muy difícil aplicar una mutación sobre el resultado que minimice el número de huecos dejados.

El operador de mutación empleado consiste en intercambiar dos miembros distintos y seleccionados al azar de la lista. La función de evaluación o fitness es el número de huecos que quedan tras aplicar el algoritmo voraz.

18 julio 2010 - Posted by | Mejoras | , , , , , , , , , , , , , ,

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