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

Algoritmo de búsqueda tabú con memoria de soluciones visitadas. Más...

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

Métodos públicos

GeneratorType getTypeGenerator ()
void setTypeGenerator (GeneratorType typeGenerator)
 TabuSearch ()
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 setInitialReference (State stateInitialRef)
 Establece el estado de referencia inicial.
void setStateRef (State stateRef)
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.
void setTypeCandidate (CandidateType typeCandidate)
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 privados

CandidateValue candidatevalue
AcceptType typeAcceptation
StrategyType strategy
CandidateType typeCandidate
State stateReferenceTS
IFFactoryAcceptCandidate ifacceptCandidate
GeneratorType typeGenerator
List< StatelistStateReference = new ArrayList<State>()
float weight
int[] betterCountByPeriod = new int[10]
int[] usageCountByPeriod = new int[10]
float[] listTrace = new float[1200000]

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 búsqueda tabú con memoria de soluciones visitadas.

Esta clase implementa el algoritmo de búsqueda tabú que mantiene una lista de soluciones tabú (prohibidas) para evitar ciclos y mejorar la exploración.

Documentación de constructores y destructores

◆ TabuSearch()

metaheuristics.generators.TabuSearch.TabuSearch ( )
Gráfico de llamadas de esta función:

Documentación de funciones miembro

◆ awardUpdateREF()

boolean metaheuristics.generators.TabuSearch.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.TabuSearch.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.TabuSearch.getListCountBetterGender ( )

Obtiene el historial de mejoras por período.

Devuelve
Array con el contador de mejoras

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getListCountGender()

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

Obtiene el historial de uso por período.

Devuelve
Array con el contador de uso

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getReference()

State metaheuristics.generators.TabuSearch.getReference ( )

Obtiene el estado de referencia actual.

Devuelve
Estado de referencia actual

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getReferenceList()

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

Obtiene la lista de estados de referencia.

Devuelve
Lista de estados de referencia

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getSonList()

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

Obtiene la lista de estados hijos generados.

Devuelve
Lista de estados hijos

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getTrace()

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

Obtiene el historial de trazas.

Devuelve
Array con el historial de trazas

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getType()

GeneratorType metaheuristics.generators.TabuSearch.getType ( )

Obtiene el tipo de generador.

Devuelve
Tipo de generador metaheurístico

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getTypeGenerator()

GeneratorType metaheuristics.generators.TabuSearch.getTypeGenerator ( )

◆ getWeight()

float metaheuristics.generators.TabuSearch.getWeight ( )

Obtiene el peso actual del generador.

Devuelve
Peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ setInitialReference()

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

Establece el estado de referencia inicial.

Parámetros
stateInitialRefEstado de referencia inicial

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ setStateRef()

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

◆ setTypeCandidate()

void metaheuristics.generators.TabuSearch.setTypeCandidate ( CandidateType typeCandidate)

◆ setTypeGenerator()

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

◆ setWeight()

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

Establece el peso del generador.

Parámetros
weightNuevo peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ updateReference()

void metaheuristics.generators.TabuSearch.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

◆ betterCountByPeriod

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

◆ candidatevalue

CandidateValue metaheuristics.generators.TabuSearch.candidatevalue
private

◆ ifacceptCandidate

IFFactoryAcceptCandidate metaheuristics.generators.TabuSearch.ifacceptCandidate
private

◆ listStateReference

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

◆ listTrace

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

◆ stateReferenceTS

State metaheuristics.generators.TabuSearch.stateReferenceTS
private

◆ strategy

StrategyType metaheuristics.generators.TabuSearch.strategy
private

◆ typeAcceptation

AcceptType metaheuristics.generators.TabuSearch.typeAcceptation
private

◆ typeCandidate

CandidateType metaheuristics.generators.TabuSearch.typeCandidate
private

◆ typeGenerator

GeneratorType metaheuristics.generators.TabuSearch.typeGenerator
private

◆ usageCountByPeriod

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

◆ weight

float metaheuristics.generators.TabuSearch.weight
private

La documentación de esta clase está generada del siguiente archivo: