FANS: una Heuística basada en Conjuntos Difusos para problemas de Optimización

• Autores: Armando Blanco, David Alejandro Pelta Mochcovsky, José Luis Verdegay Galdeano
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 7, Nº. 19, 2003, págs. 103-122
• Idioma: español
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• Resumen

  • La combinacion entre ideas basicas del area de conjuntos y sistemas difusos, y metodos simples de optimizacion, dan lugar a una nueva heuristica basada en conjuntos difusos, llamada FANS (siglas en ingles de Fuzzy Adaptive Neighborhood Search). Un elemento destacable del metodo es su capacidad de reflejar el comportamiento cualitativo de otros metodos de busqueda por entornos, lo cual se consigue utilizando de¯niciones adecuadas para la denominada \valoracion difusa", uno de los componentes claves de FANS. En este trabajo nos proponemos revisar los conceptos esenciales del metodo y rese~ nar su aplicacion a cuatro problemas de dominios diferentes.