Tesis "Generación y Evaluación de la Calidad de Regiones de Interés en Problemas Multi-Objetivo Usando Computación Evolutiva"
Sustentante: Giomara Lárraga Maldonado.
Directores: Dr. Gregorio Toscano Pulido y Dr. Ricardo Landa Becerra, investigadores Cinvestav Tamaulipas.
Sinodales: Dra. Adriana Menchaca Méndez, UNAM Unidad Morelia; Dr. Saúl Zapotecas Martínez, UAM Unidad Cuajimalpa; Dr. Edwyn Javier Aldana Bobadilla, CINVESTAV Unidad Tamaulipas; Dr. Iván López Arévalo, CINVESTAV Unidad Tamaulipas.
Resumen:
Los problemas de optimización multi-objetivo son comunes en el mundo real. Es por ello que las áreas de investigación de operaciones y computación evolutiva han creado diversos de enfoques para resolverlos. Este tipo de problemas tienen un conjunto de soluciones denominado conjunto de óptimos de Pareto. El tomador de decisiones, que es la persona (o grupo de personas) con conocimiento sobre el problema a resolver, normalmente está interesado solo en un subconjunto de soluciones denominado región de interés. La incorporación de preferencias en algoritmos de optimización multi-objetivo permite dirigir la búsqueda de soluciones hacia las regiones de interés. A pesar de que existen diversos modelos para incorporar preferencias, el uso de puntos de referencia es el más común. Un punto de referencia contiene un valor deseable para cada función objetivo que puede ser alcanzable o no alcanzable. El objetivo de los enfoques que emplean este modelo es proveer al tomador de decisiones de soluciones cercanas a los valores deseables. Al generar sólo las regiones de interés podemos reducir el costo computacional requerido para calcular una aproximación del conjunto de óptimos de Pareto, además de facilitar la selección de una solución final. Sin embargo, los algoritmos del estado del arte producen regiones de interés con diferente extensión, dificultando la comparación de su desempeño. La mayoría de estos enfoques y de las medidas de desempeño para evaluarlos requieren de un parámetro adicional para controlar la extensión de las regiones producidas. Este parámetro es difícil de sintonizar para el tomador de decisiones, representando una carga de trabajo adicional.