A Biased Random Key Genetic Algorithm for Solving the α-Neighbor p-Center Problem

Resumen

In this paper, a Biased Random Key Genetic Algorithm is proposed to solve the alpha-neighbor p-center problem. A decoder and a local search procedure are developed obtaining competitive solutions for the problem. The objective of the ANPC is to locate p facilities serving demand points and assign a number alpha of facilities to each demand point. The objective function is evaluated as the maximum distance to the farthest facility assigned to each client, and the goal is to minimize this maximum distance. The proposed algorithm is compared with the best method found in the literature. The performance of the algorithm is evaluated over a large set of instances showing the robustness of the proposal.

Sergio Pérez-Peló

Doctor en Inteligencia Artificial

Estudiante de doctorado en la Universidad Rey Juan Carlos

Jesús Sánchez-Oro

Profesor Titular de Universidad

Profesor Titular del Departamento de Informática, siendo uno de los investigadores principales del Grupo de Investigación de Algoritmos para la Optimización GRAFO.

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.