Una solución integral de problemas de optimización en intranet basada en redes neuronales artificiales

Resumen

En el presente trabajo, tras un análisis del estado del arte en redes neuronales artificiales y problemas de, Optimización, proponemos la utilización del paradigma de computación neuronal para ellos, construyendo una metodología que permite, eficientemente, la resolución de distintos problemas de toma de decisiones basados en optimización, Analizamos, también, los distintos requisitos que es preciso considerar en las Intranet corporativas, con el objetivo de proponer una solución integral que los resuelva e incorpore las nuevas tendencias de computación distribuida. Una vez establecidas las consideraciones previas de implementación, procedemos a definir los algoritmos en los que se traduce nuestra metodología, específicamente para los problemas combinatorios y elegimos el problema del viajante de negocios para comparar los resultados obtenidos con las incluidas en las publicaciones más relevantes y de referencia actual. Definimos un algoritmo con recorrido inicial válido que permite concluir que obtiene no solo mejores resultados, sino también con menos iteraciones. Para mejorar los problemas de grandes dimensiones, estudiamos y proponemos una estrategia de escape de mínimos locales que obtiene, como antes, mejores resultados que los obtenidos por Peng et alt. y Li. Por último, se establece un mecanismo de comparación que permite identificar las características más relevantes de los distintos algoritmos de combinatorios, definiendo numerosas líneas abiertas de investigación y mejora de la metodología propuesta.