Advanced greedy randomized adaptive search procedure for the obnoxious p-median problem

Resumen

The Obnoxious p-Median problem consists in selecting a subset of p facilities from a given set of possible locations, in such a way that the sum of the distances between each customer and its nearest facility is maximized. The problem is -hard and can be formulated as an integer linear program. It was introduced in the 1990s, and a branch and cut method coupled with a tabu search has been recently proposed. In this paper, we propose a heuristic method – based on the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, GRASP, methodology – for finding approximate solutions to this optimization problem. In particular, we consider an advanced GRASP design in which a filtering mechanism avoids applying the local search method to low quality constructed solutions. Empirical results indicate that the proposed implementation compares favorably to previous methods. This fact is confirmed with non-parametric statistical tests.

Publicación
European Journal of Operational Research
J. Manuel Colmenar
J. Manuel Colmenar
Artificial Intelligence Professor

Mis intereses de investigación se centran en las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. He trabajado en diferentes problemas de optimización combinatoria aplicando algoritmos trajectoriales como GRASP o VNS. Además, estoy muy interesado en las aplicaciones de la Evolución Gramatical, específicamente en el dominio de los modelos y la predicción, como alternativa a los enfoques de aprendizaje automático.

Abraham Duarte
Abraham Duarte
Catedrático de Universidad

Mi carrera investigadora se ha centrado en el desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas de Inteligencia Computacional (metaheurísticas) y su aplicación a diferentes problemas en Ciencia e Ingeniería desde que me incorporé a la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) en el octubre del año 2000.