Metaheuristics and Solving Complex Problems
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Universidad El Bosque
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Not every problem is complex. Metaheuristics stand out as the adequate rods for solving complex problems. This entails, from the outset, the capacity to identify the very nature of such problems. This paper presents and discusses metaheuristics as specific methodologies in the study of increasingly complex phenomena, and claims that the function of metaheuristics consists in solving complex problems. In order to do that, four steps are followed, thus: firstly the very nature of complex problems are identified; secondly, a general view of metaheuristics is set out; thirdly, a view of optimization is introduced; and fourthly, the theory of computational complexity is discussed aiming at clarifying furthermore what the sciences of complexity are all about. At the end some conclusions are drawn.
No todos los problemas son complejos. Las metaheurísticas son herramientas adecuadas para la resolución de problemas complejos, lo cual implica, de entrada, poder identificar la naturaleza de los mismos. Este artículo presenta y discute las metaheurísticas como una de las metodologías específicas en el estudio de los fenómenos de complejidad creciente y defiende la idea de que su función es la de resolver problemas complejos. Para ello se recorren cuatro pasos, así: en primer lugar, se identifica la naturaleza de los problemas, en segundo término, se elabora una presentación sumaria de las metaheurísticas; posteriormente, se introduce una visión de los temas de optimización; finalmente, se discute la teoría de la complejidad computacional con la intención de precisar que son las ciencias de la complejidad. Al final se extraen algunas conclusiones.
No todos los problemas son complejos. Las metaheurísticas son herramientas adecuadas para la resolución de problemas complejos, lo cual implica, de entrada, poder identificar la naturaleza de los mismos. Este artículo presenta y discute las metaheurísticas como una de las metodologías específicas en el estudio de los fenómenos de complejidad creciente y defiende la idea de que su función es la de resolver problemas complejos. Para ello se recorren cuatro pasos, así: en primer lugar, se identifica la naturaleza de los problemas, en segundo término, se elabora una presentación sumaria de las metaheurísticas; posteriormente, se introduce una visión de los temas de optimización; finalmente, se discute la teoría de la complejidad computacional con la intención de precisar que son las ciencias de la complejidad. Al final se extraen algunas conclusiones.
Abstract
Palabras clave
Sciences of complexity, method, methodology, heuristics, optimization, decision, Ciencias de la complejidad, método, metodología, heurísticas, optimización, toma de decisiones