BiCIAM - Framework Metaheurístico 1.0
Framework de optimización con algoritmos metaheurísticos y evolutivos
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Referencia de la clase metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing

Algoritmo de recocido simulado con temperatura decreciente. Más...

Diagrama de herencia de metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing
Diagrama de colaboración de metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing:

Métodos públicos

GeneratorType getTypeGenerator ()
void setTypeGenerator (GeneratorType typeGenerator)
 SimulatedAnnealing ()
State generate (Integer operatornumber) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException
 Genera un nuevo estado candidato.
State getReference ()
 Obtiene el estado de referencia actual.
void setStateRef (State stateRef)
void setInitialReference (State stateInitialRef)
 Establece el estado de referencia inicial.
void updateReference (State stateCandidate, Integer countIterationsCurrent) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException
 Actualiza el estado de referencia con un nuevo candidato.
GeneratorType getType ()
 Obtiene el tipo de generador.
List< StategetReferenceList ()
 Obtiene la lista de estados de referencia.
List< StategetSonList ()
 Obtiene la lista de estados hijos generados.
boolean awardUpdateREF (State stateCandidate)
 Verifica si se debe actualizar la referencia.
float getWeight ()
 Obtiene el peso actual del generador.
void setWeight (float weight)
 Establece el peso del generador.
int[] getListCountBetterGender ()
 Obtiene el historial de mejoras por período.
int[] getListCountGender ()
 Obtiene el historial de uso por período.
float[] getTrace ()
 Obtiene el historial de trazas.

Atributos públicos estáticos

static Double alpha
 Factor de enfriamiento (alpha).
static Double tinitial
 Temperatura inicial.
static Double tfinal
 Temperatura final.
static int countIterationsT
 Número de iteraciones por temperatura.

Atributos privados

CandidateValue candidatevalue
 Seleccionador de valores candidatos.
AcceptType typeAcceptation
 Tipo de aceptación de soluciones.
StrategyType strategy
 Tipo de estrategia de búsqueda.
CandidateType typeCandidate
 Tipo de candidato a seleccionar.
State stateReferenceSA
 Estado de referencia del recocido simulado.
IFFactoryAcceptCandidate ifacceptCandidate
 Factoría para crear aceptadores de candidatos.
int countRept
 Contador de repeticiones.
GeneratorType typeGenerator
 Tipo de generador.
List< StatelistStateReference = new ArrayList<State>()
 Lista de estados de referencia.
float weight
 Peso del generador.
int[] betterCountByPeriod = new int[10]
 Contador de mejoras por período para problemas dinámicos.
int[] usageCountByPeriod = new int[10]
 Contador de uso por período para problemas dinámicos.
float[] listTrace = new float[1200000]
 Historial de trazas del peso.

Otros miembros heredados

Atributos públicos heredados de metaheuristics.generators.Generator
int countGender
 Contador de uso del generador.
int countBetterGender
 Contador de mejoras del generador.
int[] listCountBetterGender
 Array con las mejoras de cada generador en períodos de 10, acumulativo.

Descripción detallada

Algoritmo de recocido simulado con temperatura decreciente.

Esta clase implementa el algoritmo de recocido simulado que acepta soluciones peores con probabilidad decreciente según un esquema de temperatura.

Documentación de constructores y destructores

◆ SimulatedAnnealing()

metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.SimulatedAnnealing ( )

Documentación de funciones miembro

◆ awardUpdateREF()

boolean metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.awardUpdateREF ( State stateCandidate)

Verifica si se debe actualizar la referencia.

Parámetros
stateCandidateEstado candidato a verificar
Devuelve
true si se debe actualizar, false en caso contrario

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ generate()

State metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.generate ( Integer operatornumber) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException

Genera un nuevo estado candidato.

Parámetros
operatornumberNúmero de operador a utilizar
Devuelve
Estado candidato generado
Excepciones
IllegalArgumentExceptionSi los argumentos son inválidos
SecurityExceptionSi hay problemas de seguridad
ClassNotFoundExceptionSi no se encuentra una clase
InstantiationExceptionSi hay error en la instanciación
IllegalAccessExceptionSi hay acceso ilegal
InvocationTargetExceptionSi hay error en la invocación
NoSuchMethodExceptionSi no se encuentra un método

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

Gráfico de llamadas de esta función:

◆ getListCountBetterGender()

int[] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getListCountBetterGender ( )

Obtiene el historial de mejoras por período.

Devuelve
Array con el contador de mejoras

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getListCountGender()

int[] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getListCountGender ( )

Obtiene el historial de uso por período.

Devuelve
Array con el contador de uso

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getReference()

State metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getReference ( )

Obtiene el estado de referencia actual.

Devuelve
Estado de referencia actual

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getReferenceList()

List< State > metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getReferenceList ( )

Obtiene la lista de estados de referencia.

Devuelve
Lista de estados de referencia

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getSonList()

List< State > metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getSonList ( )

Obtiene la lista de estados hijos generados.

Devuelve
Lista de estados hijos

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getTrace()

float[] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getTrace ( )

Obtiene el historial de trazas.

Devuelve
Array con el historial de trazas

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getType()

GeneratorType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getType ( )

Obtiene el tipo de generador.

Devuelve
Tipo de generador metaheurístico

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getTypeGenerator()

GeneratorType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getTypeGenerator ( )

◆ getWeight()

float metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.getWeight ( )

Obtiene el peso actual del generador.

Devuelve
Peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ setInitialReference()

void metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.setInitialReference ( State stateInitialRef)

Establece el estado de referencia inicial.

Parámetros
stateInitialRefEstado de referencia inicial

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ setStateRef()

void metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.setStateRef ( State stateRef)

◆ setTypeGenerator()

void metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.setTypeGenerator ( GeneratorType typeGenerator)

◆ setWeight()

void metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.setWeight ( float weight)

Establece el peso del generador.

Parámetros
weightNuevo peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ updateReference()

void metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.updateReference ( State stateCandidate,
Integer countIterationsCurrent ) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException

Actualiza el estado de referencia con un nuevo candidato.

Parámetros
stateCandidateEstado candidato a considerar
countIterationsCurrentIteración actual del algoritmo
Excepciones
IllegalArgumentExceptionSi los argumentos son inválidos
SecurityExceptionSi hay problemas de seguridad
ClassNotFoundExceptionSi no se encuentra una clase
InstantiationExceptionSi hay error en la instanciación
IllegalAccessExceptionSi hay acceso ilegal
InvocationTargetExceptionSi hay error en la invocación
NoSuchMethodExceptionSi no se encuentra un método

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

Gráfico de llamadas de esta función:

Documentación de datos miembro

◆ alpha

Double metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.alpha
static

Factor de enfriamiento (alpha).

◆ betterCountByPeriod

int [] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.betterCountByPeriod = new int[10]
private

Contador de mejoras por período para problemas dinámicos.

◆ candidatevalue

CandidateValue metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.candidatevalue
private

Seleccionador de valores candidatos.

◆ countIterationsT

int metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.countIterationsT
static

Número de iteraciones por temperatura.

◆ countRept

int metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.countRept
private

Contador de repeticiones.

◆ ifacceptCandidate

IFFactoryAcceptCandidate metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.ifacceptCandidate
private

Factoría para crear aceptadores de candidatos.

◆ listStateReference

List<State> metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.listStateReference = new ArrayList<State>()
private

Lista de estados de referencia.

◆ listTrace

float [] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.listTrace = new float[1200000]
private

Historial de trazas del peso.

◆ stateReferenceSA

State metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.stateReferenceSA
private

Estado de referencia del recocido simulado.

◆ strategy

StrategyType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.strategy
private

Tipo de estrategia de búsqueda.

◆ tfinal

Double metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.tfinal
static

Temperatura final.

◆ tinitial

Double metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.tinitial
static

Temperatura inicial.

◆ typeAcceptation

AcceptType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.typeAcceptation
private

Tipo de aceptación de soluciones.

◆ typeCandidate

CandidateType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.typeCandidate
private

Tipo de candidato a seleccionar.

◆ typeGenerator

GeneratorType metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.typeGenerator
private

Tipo de generador.

◆ usageCountByPeriod

int [] metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.usageCountByPeriod = new int[10]
private

Contador de uso por período para problemas dinámicos.

◆ weight

float metaheuristics.generators.SimulatedAnnealing.weight
private

Peso del generador.


La documentación de esta clase está generada del siguiente archivo: