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Búsqueda tabú para los problemas de agrupamiento y de zonicación



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    Búsqueda Tabú Introducción Es una
    metaheur´istica presentada por Fred Glover. Utiliza memoria
    adaptativa y exploración inteligente. Hereda de
    Búsqueda Local. Implementa mecanismos de
    diversi?cación.

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    Búsqueda Tabú Memoria Adaptativa y
    exploración inteligente Búsqueda Tabú para
    los problemas de Agrupamiento y de Zonificación Arnaldo
    P´rez Casta˜o Memoria Adaptativa Representa su
    capacidad para recordar la evolución de la
    Búsqueda. Se logra a trav´s del uso de estructuras
    de datos como la lista Tabú y la Memoria de Frecuencia.
    Exploración inteligente Se basa en la información
    recogida durante la Búsqueda. Se utiliza esta
    información para tomar decisiones.

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    Búsqueda Tabú Codificación y Vecindad
    Solución codificada como par (elementos,centros). Vecindad
    obtenida intercambiando cada elemento con cada centro. Teniendo
    la solución s = ((e1 , …, en-k ), (c1 , …, ck ))
    implica ((c1 , …, en-k ), (e1 , …, ck )) ? N(s)

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    Búsqueda Tabú Programación objetivo Punto de
    referencia z * = min fk (s ), ?k ? {1, …r }, s ? S

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    Búsqueda Tabú PSET (Pareto Set) Componente
    encargado de actualizar el Frente Pareto obtenido por el
    algoritmo. Chequea que nuevas soluciones sean no dominadas.

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    Problema de Agrupamiento Definición Un Agrupamiento es una
    partición de n objetos en k grupos de manera que objetos
    en un mismo grupo tengan la mayor similitud posible y objetos en
    grupos distintos posean la mayor disimilitud. Para encontrar
    soluciones suelen optimizarse una combinación de las
    siguientes funciones: Diametro Inter-clase Prom. Intra-clase
    Intra-clase

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    Problema de Zonificación Aparece en el siglo XIX para
    separar las ´reas industriales de las residenciales.
    Pertenece al campo de estudios urbanos. Encuentra aplicaciones en
    diferentes esferas como el arte, el dise˜o de interiores,
    la arquitectura, la plani?cación territorial.

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    Es un caso especial de agrupamiento en el que su
    evaluación se realiza teniendo en cuenta un criterio de
    homogeneidad en los grupos. Un objeto para este problema es un
    AGB. Definición Un Area Geoestatica Basica (AGB) es un par
    (posición,variables), donde posición es
    representada por un par (x, y ) indicando la posición
    espacial del area y variables es una lista de valores para alguna
    de las variables demograficas consideradas en el problema que
    involucra esta AGB.

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    Se toman en cuenta varias funciones objetivo: Función
    Intra-Clase que se describe como: min k i=1 d(ci , e) ?e ? e(ci )
    Función de Homogeneidad que se describe como: min k i=1 |V
    (ci ) – k * V * (ci )|

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    Problema de Zonificación Estrategia Se calcula la
    distancia inter-clase. Se calcula la homogeneidad. Se gestionan
    las nuevas soluciones utilizando PSET.

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    Medidas de evaluación Medidas externas que se basan en la
    partición optima que es conocida a priori. RandIndex:
    indica el porciento de decisiones correctas que se tomaron.
    Jaccard: indica el grado de solapamiento entre dos
    conjuntos.

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    Resultados Agrupamiento clasico 236.46 230.33 201.71 192.15
    191.73 89.84 134.94 309.40 309.47 310.70 0.83 0.84 0.70 0.70 0.70
    0.83 0.84 0.65 0.65 0.65 Tabla: Resultados obtenidos para el
    conjunto de datos Corazon en 15 iteraciones y 3 clases.

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    Resultados Agrupamiento clasico

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    Resultados Agrupamiento clasico Diametro 840.10 835.11 835.04
    1269.13 Prom.Intra-clase 424.09 424.80 425.19 345.52 Rand 0.72
    0.72 0.72 0.34 Jaccard 0.45 0.45 0.45 0.33 Tabla: Resultados
    obtenidos para el conjunto de datos Vinos en 15 iteraciones y 3
    clases.

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    Resultados Zonificación Hom 11847.379 11004.949 10636.740
    10466.369 10451.237 10388.293 10435.767 10429.598 10386.362
    10427.542 10403.743 10384.556 11870.684 Comp 36.382 46.265 46.267
    46.488 47.993 49.566 49.384 49.389 49.657 49.433 49.451 50.391
    32.710 Tabla: Resultados para la Zonificación en 15
    iteraciones y k = 5.

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    Resultados Zonificación

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    Comparaciones Comparación entre VNS y BT Búsqueda
    Tabú para los problemas de Agrupamiento y VNS BT de
    Zonificación Hom 55262 37111 73647 94983 Comp 3256.4
    4419.6 2162.4 1217.2 Hom 11847.379 11004.949 10636.740 10466.369
    Comp 36.382 46.265 46.267 46.488 10451.237 10388.293 10435.767
    10429.598 10386.362 10427.542 10403.743 10384.556 11870.684
    47.993 49.566 49.384 49.389 49.657 49.433 49.451 50.391
    32.710

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    Comparaciones Comparación entre BTII y BT para el conjunto
    Corazon. BTII BT Media Desv. Sol. Media Desv. Sol. Di´metro
    Prom. Intra-clase 217.51 157.09 157.09 32.27 3 210.47 230.87
    19.14 97.78 5

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    Conclusiones La efectividad de cada uno de los algoritmos
    propuestos fue comprobada mediante un proceso de
    experimentación con datos de la vida real obteniendo
    resultados satisfactorios Las comparaciones realizadas para el
    problema de Zonificación arrojaron resultados superiores
    para la Búsqueda Tabú. Los resultados alcanzados
    son exitosos y pueden servir como base para futuras
    investigaciones y proyectos en el campo de la
    optimización.

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    1. El criterio de aspiración en la Búsqueda tabu
    tiene el rol de desactivar la prohibición tabu,
    ¿qué papel juega este criterio en el algoritmo
    propuesto? R/ El criterio de aspiración en el enfoque
    tiene el rol de presionar la Búsqueda hacia la frontera
    Pareto, creando un conjunto de posibles soluciones no dominadas,
    y no permitir que soluciones que han sido visitadas sean
    nuevamente visitadas.

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    ¿Qué mecanismo emplea el enfoque para mantener una
    buena diversidad de la frontera Pareto? R/ La función de
    agregación de los objetivos con coeficientes de pesos
    variables propuesta, conjuntamente con los mecanismos de memoria
    a corto y largo plazo implementados en el espacio de las
    variables de decisión permiten diversificar la
    Búsqueda adecuadamente.

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    3. ¿Qué importancia tiene agrupar tomando en
    consideración diferentes matrices de disimilaridad? R/ En
    ocasiones podemos tener datos demograficos como, sexo, edad,
    educación, etc, y otros datos como en el caso de
    Zonificación que son datos espaciales y deseamos
    agrupaciones homogeneas con respectos a dichos datos. En estos
    casos es mas conveniente tener los datos por separados para un
    mejor estudio de los mismos porque los que analizan el problema
    pueden estar interesado en agrupaciones homogeneas con respecto a
    las variables espaciales mientras desea conocer las variaciones
    con respecto a una o mas variables demograficas.

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