Diseño y análisis comparativo del algoritmo hibrido ant colony-evolutivo con respecto al algoritmo ant colony en la solución de un problema de optimización multiobjetivo en redes opticas

Abstract

En la presente investigación se plantea y soluciona un Modelo de Optimización Multiobjetivo (MOP) para la transmisión multicast en redes ópticas, propuesto por el Ing. Yesid Donoso Meisel Ph. D., en el modelo se consideraron 11 funciones objetivos a minimizar, las cuales involucran las siguientes variables de decisión: atenuación máxima en el enlace de la fibra óptica, retardo total, el retardo máximo, el retardo promedio, máxima variación del retardo, el número de longitudes de onda utilizadas, número de saltos total, el retardo promedio, el retardo máximo, máxima variación del retardo y ancho de banda, El modelo fue resuelto aplicando la metaheurística Ant Colony (Colonias de Hormigas) y un nuevo algoritmo de concepción hibrida en el cual se le aplica al algoritmo Ant Colony, asignación de fitness, selección ambiental y cruzamiento propios de los algoritmos evolutivos, estos procedimientos se obtuvieron del algoritmo evolutivo Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2). De acuerdo a los resultados obtenidos al aplicar los dos algoritmos en las topologías de redes NSF, MCI y Sprint, las métricas Generación de Vectores No Dominados (GVND), Distancia Generacional (DG) y Spacing, el algoritmo Ant Colony Evolutivo tuvo un mejor desempeño que el algoritmo Ant Colony al producir soluciones en promedio menores que el algoritmo Ant Colony. En lo que respecta al tiempo de ejecución se encontró que para el problema el algoritmo Ant Colony arrojó mejores promedios.