Autores:
Dr. Gilberto Rivera Zárate, Dra. Claudia Guadalupe Gómez Santillán, Dr. Eduardo René Fernández González, Dra. Laura Cruz Reyes, Dr. Juan Javier González Barbosa, Dr. Oscar Castillo López.
En este trabajo se presenta un enfoque de solución llamado (Non-Outranked Ant Colony Optimization, NO-ACO), que es un enfoque metaheurístico el cual optimiza carteras de proyectos interdependientes con decisiones de apoyo parcial. Este enfoque también incorpora una articulación a priori de las preferencias del decisor basada en un modelo de sobreclasificación.
El proceso de optimización se desempeña a través de una colonia de hormigas artificiales. En la primera iteración, las hormigas optimizan una función de suma ponderada haciendo uso del procedimiento Branch & Cut implementado en CPlex 12.5. Se mide la calidad de estas soluciones, para que, subsiguientemente, las hormigas realicen el primer depósito de feromona en base a las soluciones mejor evaluadas, incrementando así la presión selectiva hacia el mejor compromiso. Asimismo, NO-ACO incluye una búsqueda local de vecindad variable que se realiza sobre las mejores soluciones generadas en cada iteración.
Los contenidos que se pueden encontrar en este trabajo son:
