Tesis "Un Estudio sobre los Mecanismos de dos Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo"
Alumno: Jorge Sebastián Hernández Domínguez
Asesor: Dr. Gregorio Toscano Pulido
Sinodales: Dr. Ricardo Landa Becerra y Dr. Luis Gerardo de la Fraga..
La Optimización Mediante Cúmulos de Partículas (PSO) y la Evolución Diferencial (DE) son dos Algoritmos Evolutivos (EAs) simples de conceptualizar que han sido exitosamente utilizados para resolver problemas mono-objetivo. Dicha simplicidad y éxito han promovido su uso en problemas multi-objetivo. Aun cuando a la fecha existen varias propuestas PSO Multi-objetivo (MOPSO) y DE Multi-objetivo (MODE), el conocimiento sobre el proceso de búsqueda que realizan estas dos metaheurísticas es escaso dado que solo existen algunos trabajos teóricos y únicamente mono-objetivo.
Como resultado, no se conoce claramente el comportamiento de estos algoritmos evolutivos en problemas multi-objetivo. Esta tesis presenta un estudio empírico sobre estos dos Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo (MOEAs). Dicho estudio consta de una serie de experimentos que comparan diferentes variantes en DE y fórmulas de vuelo en PSO. Después, se evalúa la manera en que estos dos MOEAs generan nuevas soluciones y se identifican características de dichas soluciones y su relación con los mecanismos presentes en ambos enfoques.
Estos experimentos permitieron concluir que MOPSO se mueve agresivamente hacia regiones prometedoras lo cual puede deteriorar la búsqueda. MODE por otro lado, realiza una búsqueda pasiva basada en pasos pequeños que a la larga le permiten seguir moviéndose hacia el frente de Pareto. El conocimiento obtenido fue usado para diseñar dos nuevos MOEAs que mostraron ser competitivos al ser comparados con tres algoritmos (OMOPSO, NSGA-II y DEMO) representativos del estado del arte.