Inicio

Metaheurísticas Avanzadas para Problemas de Optimización con y sin Restricciones

 

Duración:  4 años (2010-2013)
 
PROICO 317902-UNSL
 

Director: Dr. Guillermo Leguizamón

Resumen:

La investigación de enfoques metaheurísticos basados en técnicas de inteligencia computacional ha tenido un importante desarrollo en las últimas tres décadas, con gran impacto tanto en la parte académica como productiva. Asimismo, la aplicación de los enfoques metaheurísticos ha dado muy buenos resultados en la resolución de una gran variedad de problemas difíciles en dominios discretos y continuos. Sin embargo, es necesario aún profundizar en distintos aspectos relacionados al diseño eficiente de los procesos explorativos involucrados en las distintas metaheurísticas. 

Independientemente de las metaheurísticas consideradas, los respectivos procesos explorativos del espacio de búsqueda tienen asociado un sesgo que puede estar determinado por distintos factores: la representación de las soluciones, los operadores de exploración, configuración de modelos probabilísticos para generar soluciones, determinación de valores de parámetros, por mencionar algunos de los aspectos más importantes que influyen en la calidad de las soluciones encontradas. Además, dada la existencia de restricciones en muchos problemas de optimización, es necesario el uso de técnicas específicas para el manejo de dichas restricciones dado que el espacio de soluciones factibles puede reducirse severamente y por ende, dificultar en gran medida la obtención de soluciones de buena calidad.

 

En este sentido, este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de estrategias avanzadas para mejorar el proceso de exploración del espacio de búsqueda (sobre problemas de optimización con y sin restricciones) considerando distintos enfoques metaheurísticos: poblacionales (e.g., Algoritmos Evolutivos, Evolución Diferencial, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Artificial Immune Systems) y basados en trayectoria (Búsqueda Local Iterada, Búsqueda Local por Vecindario Variable, etc.).