Una revisión y clasificación de los algoritmos para el problema SBPR (Sorting Permutations By Prefix Reversals)
Palabras clave:
Ordenamiento de permutaciones, Algoritmos heurísticos, Algoritmos metaheurísticos, Optimización combinatoriaResumen
El ordenamiento de permutaciones por reversión de prefijos (SPBR) es un clásico problema de optimización combinatoria cuyo objetivo es ordenar una permutación de n elementos invirtiendo los bloques más a la izquierda (prefijos) de dicha permutación. En términos técnicos, se busca transformar una permutación dada pi en una permutación identidad llamada i. Podría compararse, en magnitud, a una pila de tortitas que se debe reordenar con una espátula en cualquier punto, invirtiendo su orden para que, tras varias iteraciones, la pila quede ordenada. Sin embargo, desde 2012 se ha demostrado que este problema pertenece a la clase NP-Hard, lo que lo hace inviable en términos prácticos para la construcción de una solución óptima en tiempo polinómico o inferior. En los últimos años, la comunidad académica ha tratado de utilizar algoritmos heurísticos y metaheurísticos de aproximación que proporcionen mejores resultados y se acerquen al óptimo global. Durante el desarrollo de esta investigación se ha realizado y comparado el estado del arte del problema en estudio, se diseñarán e implementarán algoritmos heurísticos y metaheurísticos basados en criterios propuestos por la literatura revisada. Asimismo, se propondrá una familia de metaheurísticos inspiradas en la vida, cuyo rendimiento se espera que sea eficiente en la búsqueda de soluciones en grandes espacios de búsqueda. Para llevar a cabo la implementación de los algoritmos, se utilizará el lenguaje de programación Python, en combinación con la herramienta Google Colab, lo que permitirá un análisis rápido y eficiente de los algoritmos. Además, se revisaron los conceptos básicos relacionados con la teoría moderna de permutaciones y sus métodos elementales de ordenación. Se evaluaron distintos algoritmos heurísticos y metaheurísticos utilizando un conjunto de resultados obtenidos en la literatura científica de los últimos 10 años. Se compararon las ventajas y desventajas de cada método y se determinó cuál es el más adecuado en función del contexto del problema en cuestión.
Descargas
Citas
Al Daoud, E. (2014). An Improved Ant Colony Algorithm for Genome Rearrangements. International Journal of Bioengineering and Life Sciences, 8(5), 768–771.
Brito, K. L., Oliveira, A. R., Dias, U., & Dias, Z. (2019). Heuristics for the reversal and transposition distance problem. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 17(1), 2–13.
Bulteau, L., Fertin, G., & Rusu, I. (2012). Pancake flipping is hard. Proceedings of the 37th International Conference on Mathematical Foundations of Computer Science, 247–258.
Caprara, A., Lancia, G., & Ng, S.-K. (1999). A column-generation based branch-and-bound algorithm for sorting by reversals (Vol. 47).
da Silveira, L. A., Soncco-Álvarez, J. L., & Ayala-Rincón, M. (2017). Parallel genetic algorithms with sharing of individuals for sorting unsigned genomes by reversals. 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 741–748.
Dias, U., Galvão, G. R., Lintzmayer, C. N., & Dias, Z. (2014). A general heuristic for genome rearrangement problems. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 12(03), 1450012.
Du, K.-L., & Swamy, M. (2016). Search and Optimization by Metaheuristics: Techniques and Algorithms Inspired by Nature. Birkhäuser.
Helmert, M. (2010). Landmark heuristics for the pancake problem. Third Annual Symposium on Combinatorial Search.
Okwu, M. O., & Tartibu, L. K. (2020). Metaheuristic optimization: Nature-inspired algorithms swarm and computational intelligence, theory and applications (Vol. 927). Springer Nature.
Osman, I. H., & Kelly, J. P. (1997). Meta-heuristics theory and applications. Journal of the Operational Research Society, 48(6), 657–657.
Sharmin, M., Yeasmin, R., & Hasan, M. (2008). Sorting by Prefix Reversals and Prefix Transpositions with Forward March. ArXiv Preprint ArXiv:0812.3933.
Soncco-Álvarez, J. L., & Ayala-Rincón, M. (2013). Sorting permutations by reversals through a hybrid genetic algorithm based on breakpoint elimination and exact solutions for signed permutations. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, 292, 119–133.
Soncco-Álvarez, J. L., & Ayala-Rincón, M. (2014). Memetic algorithm for sorting unsigned permutations by reversals. 2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2770–2777.
Yang, X.-S., & He, X.-S. (2019). Mathematical foundations of nature-inspired algorithms. Springer.
Zhongxi, M., & Tao, Z. (2006). An improved genetic algorithm for problem of genome rearrangement. Wuhan University Journal of Natural Sciences, 11(3), 498–502.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.