on mayo 4, 2023

COMPARTE ESTE ARTÍCULO

Scatter Search es un algoritmo de optimización basado en metaheurísticas que se utiliza para resolver problemas de optimización combinatoria. El algoritmo utiliza dos conjuntos principales: P y R. El conjunto P es un conjunto de soluciones de referencia, mientras que el conjunto R es un conjunto de soluciones generadas a partir de las soluciones en P. Estos dos conjuntos se utilizan en conjunto para explorar el espacio de búsqueda y encontrar soluciones de alta calidad.

El algoritmo Scatter Search se puede dividir en las siguientes etapas:

Inicialización: En esta etapa, se crea un conjunto inicial de soluciones (generalmente aleatorias o generadas mediante heurísticas simples) y se seleccionan las mejores soluciones para formar el conjunto P. Este conjunto es el conjunto de soluciones de referencia que se utilizará en las siguientes etapas del algoritmo.
Combinación: Durante la fase de combinación, se generan nuevas soluciones a partir de las soluciones en el conjunto P. Estas nuevas soluciones se crean combinando características de dos o más soluciones de P. Por ejemplo, en el caso del problema del viajante de comercio, se podrían combinar partes de dos rutas diferentes para crear una nueva ruta. Las soluciones generadas se almacenan en el conjunto R.
Mejora: En esta etapa, se pueden aplicar técnicas de búsqueda local u otras heurísticas de mejora a las soluciones en el conjunto R. Esto ayuda a refinar las soluciones generadas y mejorar la calidad general del conjunto R.
Actualización de P: A continuación, se seleccionan las mejores soluciones de la unión de P y R y se utilizan para actualizar el conjunto P. Esto puede implicar reemplazar algunas soluciones en P con soluciones más prometedoras de R. El objetivo es mantener la diversidad en el conjunto P, mientras se asegura de que las soluciones de alta calidad estén representadas.
Criterio de parada: El algoritmo repite los pasos 2-4 hasta que se cumpla un criterio de parada, como un número máximo de iteraciones o el tiempo de ejecución.

El algoritmo Scatter Search se basa en la idea de que al combinar las características de las soluciones de alta calidad en P y explorar el espacio de búsqueda a través de la generación y mejora de soluciones en R, es posible encontrar soluciones de alta calidad de manera eficiente. Además, la actualización de P con soluciones de R asegura que el algoritmo continúe explorando diferentes áreas del espacio de búsqueda y no se estanque en soluciones locales subóptimas.

Cómo implementarlo en Java

Scatter Search es un algoritmo metaheurístico basado en la evolución de un conjunto de soluciones a lo largo del tiempo. A continuación, se presenta una implementación simple de Scatter Search en Java. Esta implementación se basa en dos conjuntos, P y R, y se enfoca en resolver el problema de optimización del viajante de comercio (TSP).

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class ScatterSearch {

    public static class Route {
        List<Integer> cities;
        double cost;

        public Route(List<Integer> cities, double cost) {
            this.cities = cities;
            this.cost = cost;
        }
    }

    public static double[][] distanceMatrix;

    public static void main(String[] args) {
        int numberOfCities = 10;
        int numberOfSolutions = 5;
        int maxIterations = 100;

        distanceMatrix = generateRandomDistanceMatrix(numberOfCities);
        List<Route> P = generateInitialSolutions(numberOfSolutions, numberOfCities);
        List<Route> R = new ArrayList<>();

        for (int iter = 0; iter < maxIterations; iter++) {
            R.clear();

            for (int i = 0; i < P.size() - 1; i++) {
                for (int j = i + 1; j < P.size(); j++) {
                    Route newRoute = combineRoutes(P.get(i), P.get(j));
                    R.add(newRoute);
                }
            }

            R.addAll(P);
            R.sort((r1, r2) -> Double.compare(r1.cost, r2.cost));

            P.clear();
            for (int i = 0; i < numberOfSolutions; i++) {
                P.add(R.get(i));
            }

            System.out.printf("Iteración %d: Mejor costo = %.2f%n", iter + 1, P.get(0).cost);
        }
    }

    public static double[][] generateRandomDistanceMatrix(int n) {
        Random random = new Random();
        double[][] matrix = new double[n][n];

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                double distance = random.nextDouble() * 100;
                matrix[i][j] = distance;
                matrix[j][i] = distance;
            }
        }

        return matrix;
    }

    public static List<Route> generateInitialSolutions(int numSolutions, int numCities) {
        List<Route> solutions = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < numSolutions; i++) {
            List<Integer> cities = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < numCities; j++) {
                cities.add(j);
            }
            Collections.shuffle(cities);
            double cost = calculateRouteCost(cities);
            solutions.add(new Route(cities, cost));
        }

        return solutions;
    }

    public static Route combineRoutes(Route r1, Route r2) {
        List<Integer> newCities = new ArrayList<>(r1.cities);

        for (Integer city : r2.cities) {
            if (!newCities.contains(city)) {
                newCities.add(city);
            }
        }

        double newCost = calculateRouteCost(newCities);

        return new Route(newCities, newCost);
    }

    public static double calculateRouteCost(List<Integer> cities) {
        double cost = 0;

        for (int i = 0; i < cities.size() - 1; i++) {
            cost += distanceMatrix[cities].get(i)][cities.get(i + 1)];
}
cost += distanceMatrix[cities.get(cities.size() - 1)][cities.get(0)];
    return cost;
}