Tesis "Estudio sobre Esquemas de Hibridación para el Uso Simultáneo de Diferentes Formulaciones de un Problema de Optimización Multi-Objetivo"
Alumno: Auraham Sinhué Camacho García
Asesor: Gregorio Toscano Pulido
Sinodales: Dr. Ricardo Landa Becerra, Dr. Gerardo de la Fraga
Un problema de optimización multi-objetivo puede ser transformado mediante diferentes técnicas, tales como escalarización y multiobjetivización, con el fin de generar una formulación alternativa. Existe un espacio de búsqueda asociado a cada formulación alternativa. De esta manera, es posible explorar diferentes espacios al emplear diferentes representaciones del mismo problema. Se ha encontrado en la literatura de optimización combinatoria que el desempeño de un algoritmo evolutivo se puede mejorar al utilizar probabilísticamente diferentes formulaciones, es decir, por medio de un esquema de selección probabilística. A partir de esta idea, se proponen dos nuevos esquemas de hibridación con el fin de resolver un problema de optimización multi-objetivo mediante el uso simultáneo de diferentes formulaciones del mismo problema. Nuestro primer enfoque está basado en un modelo dinámico de islas capaz de utilizar diferentes formulaciones de un mismo problema. Por otro lado, nuestro segundo enfoque está basado en aprendizaje por refuerzo y es capaz de utilizar diferentes formulaciones mediante un mecanismo de recompensa. La principal diferencia entre ambos enfoques es el tamaño de la población afectada por una formulación determinada. De esta manera, exploramos un nivel de granularidad distinto por cada propuesta. Estos tres esquemas (esquema de selección probabilística y nuestras dos propuestas) han sido evaluados mediante diferentes problemas de optimización multi-objetivo. A partir de resultados experimentales, se concluye que el uso adecuado de diferentes formulaciones puede mejorar el desempeño de un algoritmo evolutivo en diferentes problemas de prueba.