Análisis de proximidades métrico usando búsqueda tabú

• Villalobos, Mario A. ^[1] ; Trejos Zelaya, Javier ^[1]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 7, Nº. 1-2, 2000, págs. 71-76
• Idioma: español
• DOI: 10.15517/rmta.v7i1-2.180
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Se aplica la técnica de búsqueda tabú (BT) en análisis de proximidades, obteniéndose buenos resultados, comparables a los obtenidos con sobrecalentamiento simulado. Un estado en BT es una configuración de n puntos en un espacio p dimensional, y un vecino se define por la traslación de longitud h de una o más de las coordenadas de un punto.Palabras- clave: escalamiento multidimensional métrico, análisis de proximidades, búsqueda tabú, optimización combinatoria, discretización.

  • English

    We apply tabu search (TS) in metric multidimensional scaling, obtaining good results comparable to those obtained with simulated annealing. A state in TS is a configuration of n points in a p dimensional space, and a neighbour is defined by the translation of length h of one or more coordinates of a point.Keywords: metrics multidimensional scaling, tabu search, combinatorial optimization, discretization.

• Referencias bibliográficas
  • Bouroche, J.-M. et al. (1977) Analyse des Données en Marketing. Masson, Paris.
  • Cox, T.; Cox, M. (1995) Multidimensional Scaling. Chapman & Hall, Londres.de Leeuw, J. (1988) “Convergence of the majorization method...
  • Glover, F. (1989) “Tabu search - Part I”, ORSA J. Comput. 1: 190–206.
  • Glover, F. (1990) “Tabu search - Part II”, ORSA J. Comput. 2: 4–32.
  • Groenen, P.J.F. (1993) “A comparison of two methods for global optimization in multidimensionalscaling”, in O. Opitz, B. Lausen & R. Klar...
  • Groenen, P.J.F.; Mathar, R.; Trejos, J. (2000) “Global optimization methods for multidimensional scaling applied to mobile communications”,...
  • Kruskal, J. (1964a) “Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a non metric hypothesis” Psychometrika 29: 1–27.
  • Kruskal, J. (1964b) “Non-metric multidimensional scaling: a numerical method” Psychometrika 29: 115–129.
  • Kruskal, J. (1976) “More factors than subjects, test and treatments: an indeterminacy theorem for canonical decomposition and individual differences”,...
  • Mathar, R. (1995) “A genetic algorithm for multidimensional scaling”. Internal Report, RWTH, Aachen.
  • Mathar, R.(1997) “A hybrid global optimization algorithm for multidimensional scaling”, Preprint, Institut für Statistik, RWTH Aachen.
  • Murillo, A.; Piza, E.; Trejos, J. (2000) “Combinatorial optimization heuristics in partitioning with non euclidean distances”, Preprint, CIMPA,...
  • Ngouenet, R.F. (1995) Analyse Géométrique des Données de Dissimilarité par la Multidimension-al Scaling: une Approche Parallèle Basée sur...
  • Torgerson, W. S. (1958) Theory and Methods of Scaling. John Wiley & Sons, New York.
  • Trejos, J.; Murillo, A.; Piza, E. (1998) “Global stochastic optimization for partitioning”, in A. Rizziet al. (Eds.) Advances in Data Science...
  • Trejos, J.; Villalobos, M. (1998) “Análisis de proximidades usando sobrecalentamiento simulado” in W. Castillo & J. Trejos (Eds.) XI Simposio...
  • Trejos, J.; Villalobos, M. (1999) “Use of simulated annealing in metric multidimensional scaling”, in: M. Greenacre & J. Blasius (Eds.)...
  • Trejos, J.; Castillo, W.; González, J.; Villalobos, M. (2000) “Application of simulated annealing in some multidimensional scaling problems”,...
  • Trejos, J. & Castillo, W. (2000) “Simulated annealing optimization for two-mode partitioning”, in: W. Gaul & R. Decker (Eds.) Classification...
  • Villalobos, M. (1998) Optimización Estocástica para el Análisis de Proximidades. Tesis de Maestría, Universidad de Costa Rica, San José.