Biblioteca de clases para integrar algoritmos metaheuristicos basados en un punto
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Resumen
En la actualidad existen diferentes bibliotecas de clases que implementan los algoritmos metaheurísticos basados en un punto,
orientadas para cada algoritmo. Garantizan su extensibilidad permitiendo la incorporación de nuevos algoritmos o modificando
los existentes. Ninguna combina las características similares entre los algoritmos, partiendo de que ninguno es mejor que otro en
la totalidad de los problemas, según el Teorema No Free Lunch. Por tal motivo se decidió crear una biblioteca de clases que
implementa un modelo de unificación de los algoritmos metaheurísticos basados en un punto, específicamente: Escalador de
Colinas, Búsqueda Aleatoria, Recocido Simulado y Búsqueda Tabú.
En el presente trabajo se propone un diseño de clases empleando patrones de diseño, que mediante la configuración de los
parámetros: tipo de aceptación, tipo de búsqueda y estrategia, se comporta como cada una de las Metaheurísticas, mencionadas
anteriormente, e híbridos que combinan sus características. Además permite incorporar nuevos comportamientos y estrategias de
búsqueda. Se logra la independencia entre problema y algoritmo, por lo que se ajusta a cualquier situación.
Para la implementación se empleó como lenguaje de programación Java, como herramienta CASE para la modelación y
generación de código MagicDraw, y como entorno integrado de desarrollo Eclipse.