Añadida una función encargada de encontrar soluciones mediante la
técnica de búsqueda local. Además el metodo busqueda_local ahora
se llama busqueda_local_best_improvement ya que es el metodo utilizado
en la búsqueda.
Se ha borrado la re-implementación que había del metodo
MMDP#generar_solucion_aleatoria
Se ha simplificado la implementación de MMDP#busqueda_global de manera
que ahora simplemente hace la llamada al metodo
BasicMMDP#generar_solucion_aleatoria

Además el metodo MMDP#generar_solucion_busqueda_local ahora hace uso
de MMDP#busqueda_global en lugar de
BasicMMDP#generar_solucion_aleatoria.

No hay diferencia entre los metodos BasicMMDP#generar_solucion_aleatoria
y MMDP#busqueda_global
Marcado el metodo MMDP#busqueda_local_best_improvement como protected
Añadidos nuevos metodos a BasicMMDP

Se ha añadido un metodo para calcular la diversidad minima entre
soluciones llamado BasicMMDP#diversidad_minima

También se ha añadido un metodo para obtener la función objetivo del
problema viso en clase llamado BasicMMDP#funcion_objetivo este metodo
es simplemente una envoltura o sinonimo del metodo
BasicMMDP#diversidad_minima
Se ha hecho publico el metodo BasicMMDP#funcion_objetivo
Se ha movido el atributo @punto_ruptura de la clase BasicMMDP a MMDP
Actualizado el test para que no compruebe el punto de ruptura, que ya no
existe en esta clase
Se ha añadido el atributo clasificador para seleccionar entre la funcion
objetivo con clasificacion minima y funcion objetivo con clasificacion
minima o maxima
Ahora el metodo BasicMMDP#funcion_objetivo puede diferenciar entre
los metodos de evaluación para obtener la diversidad minima y la
suma de diversidades
Se ha añadido el atributo de inicio clasificador en la clase MMDP
Se ha añadido el atributo aceptacion que indica el grado de probabilidad
de aceptar una solución distinta a la actual
Se ha añadido el atributo coste_solucion_actual para tener un
acceso rapido a dicho valor
Se ha añadido a la funcion de probabilidad el parametro de coste de
solucion el cual determina el coste de la solucion actual. Además se
un parametro que indica la probabilidad en tanto por uno de aceptacion
de la nueva solucion
Actualizado el metodo ES#probabilidad de manera que ahora acepta el
coste de la nueva solucion y la probabilidad de aceptacion aumenta
si la temperatura es mayor y si la diferencia de la solucion
es mayor tambien
Terminado de implementar la clase ES::ES
Eliminado el atributo objetivo
Actualizado los distintos test ya que la estructura interna de la clase
ha cambiado mucho
Ahora el atributo que define el tipo de clasificador a elegir se pasa
como un atributo por defecto en lugar de por una tabla de hash
Se han añadido los ficheros de instancias de la practica 2