Homogeneous

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JULIAN MORENO, JUAN CARLOS RIVERA, YONY FERNANDO CEBALLOS
AGRUPAMIENTO HOMOGÉNEO DE ELEMENTOS CON MÚLTIPLES ATRIBUTOS MEDIANTE
ALGORITMOS GENÉTICOS
Dyna, vol. 78, núm. 165, febrero-marzo, 2011, pp. 246-254,
Universidad Nacional de Colombia
Colombia
Disponible en:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49622372026

Dyna,
ISSN (Versión impresa): 0012-7353
dyna@unalmed.edu.co
Universidad Nacional de Colombia
Colombia

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AGRUPAMIENTO HOMOGÉNEO DE ELEMENTOS CON MÚLTIPLES ATRIBUTOS MEDIANTE ALGORITMOS 
GENÉTICOS 
HOMOGENEOUS GROUPING FOR MULTI­ATRIBUTE 
ELEMENTS USING GENETIC ALGORITHMS 
JULIAN MORENO 
Escuela de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia ­ Sede Medellín, jmoreno1@unalmed.edu.co 

JUAN CARLOS RIVERA 
Departamento de Matemáticas, Universidad Eafit, jrivera6@eafit.edu.co 

YONY FERNANDO CEBALLOS 
Departamento de Ciencias Básicas,Universidad de Antioquia, fceball@udea.edu.co 
Recibido para revisar Febrero 17 de 2009, aceptado Septiembre 14 de 2009, versión final Septiembre 17 de 2009 

RESUMEN: Este artículo describe el problema general de agrupamiento, particularmente aquel en el que se busca 
conformar grupos de igual tamaño y equitativos respecto a más de un atributo, como un problema de optimización multi­objetivo, cuya solución por medio de una búsqueda exhaustiva no siempre será conveniente dada la explosión 
combinatoria que puede presentarse. Como alternativa a esta situación, se propone un método basado en algoritmos 
genéticos donde las soluciones posibles  se  codifican en estructuras tipo cromosoma a manera de matrices  y donde por medio de un proceso iterativo en el que intervienen los operadores genéticos de selección, cruce y mutación, se 
guía el proceso de búsqueda hasta dar con una solución satisfactoria. 
PALABRAS CLAVE: Agrupamiento, Optimización, Algoritmos genéticos 
ABSTRACT:  This  paper  describes  the  grouping  general  problem,  particularly  when  more  than  one  attribute  is 
considered and fair groups with same size are needed, as a muti­objectiveoptimization problem whose solution using 
an exhaustive search is not always feasible due to the combinatory explosion that may be present. As an alternative 
to  this  situation  a  genetic  algorithms  based  method  is  proposed  where  the  possible  solutions  are  codified  in 
chromosome  like  structures  using  matrixes  and  through  an  iterative  process  where  the  selection,  crossover  and mutation genetic operators are used in order to guide the searching process until reaching a satisfactory solution. 
KEYWORDS: Grouping, Optimization, Genetic algorithms 

1.  INTRODUCCIÓN 
El  agrupamiento  de  elementos  es  un  problema 
combinatorio  general  que  consiste  en  la  repartición 
de  un  total  de  elementos  entre  un  número  definido 
de  grupos,  generalmente  del  mismo  tamaño,  de  tal manera  que  se  satisfaga  una  cierta  condición. 
Aunque  a  primera  vista  parezca  muy  simple,  la 
complejidad  de  este  problema  se  focaliza 
principalmente  en  dos  aspectos.  El  primero  se 
refiere a la condición que debe ser satisfecha, la cual 

en  el  caso  más  común  se  trata  de  obtener 
grupos  “equitativos”  u  homogéneos considerando una cierta medida de valor para 
cada  elemento.  Para  ejemplificar  un  caso 
muy  simple,  supóngase  que  en  un  salón  de 
clase  se  desea  formar  varios  grupos  de 
estudio. En  este caso, un  método sencillo  de 
alcanzar 
cierta 
homogeneidad 
(académicamente  hablando)  es  ordenar  los

Dyna, Año 77, Nro. 164, pp. 246­254. Medellín, Diciembre de 2010. ISSN 0012­7353 ...