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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5605| Título : | ARQUITECTURA DE INTERACCIÓN ENTRE DECISORES Y FRAMEWORK DE OPTIMIZACIÓN |
| Autor : | HERNANDEZ VICENTE, PABLO EDUARDO |
| Fecha de publicación : | 2023-01-01 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero |
| Descripción : | Muchas dificultades del mundo real requieren la resolución de problemas de optimización multiobjetivo. Para resolver estos problemas se necesita identificar un conjunto de soluciones que se aproxime al frente de Pareto, satisfaciendo la condición compromiso de no mejorar un objetivo si se empeora otro. Esta aproximación al frente de Pareto es necesaria para que el tomador de decisiones elija la solución final. Para resolver problemas multiobjetivo se necesita un algoritmo evolutivo multiobjetivo, el cual emplea técnicas para generar soluciones aleatorias, utilizan procesos de selección para definir las soluciones que serán cruzadas, alteran las nuevas soluciones resultantes y finalmente utilizan un proceso para elegir las soluciones que pasaran a la siguiente generación. La última población generada por estos algoritmos contiene a las mejores soluciones, sin embargo, esta población puede ser demasiado grande, complicando así el proceso de selección de la solución final que el tomador de decisiones debe realizar. Por lo tanto, se debe integrar una estrategia de incorporación de preferencias que aproxime los intereses del tomador de decisiones para así facilitarle la elección final de la solución. Para hacer uso las estrategias de incorporación de preferencias anteriormente mencionadas se requieren diferentes parámetros que permitan modelar los intereses del decisor, como, por ejemplo, los pesos de los objetivos. Sin embargo, estos valores generalmente no pueden ser definidos con exactitud por el decisor, por lo que se pueden utilizar rangos o intervalos para cubrir la incertidumbre de estos valores. Las preferencias del tomador de decisiones se pueden considerar antes de la ejecución del algoritmo evolutivo, al final de la ejecución o de manera interactiva durante la iteración del algoritmo. Este último método no ha sido muy estudiado, debido a que el proceso es más lento en comparación a la incorporación a priori y posteriori a causa de la intervención por parte del tomador de decisiones. Por lo anterior, se ha propuesto un framework evolutivo interactivo que hace uso del análisis de desagregación de preferencias y una interfaz tipo chat, con el que se permita la incorporación de preferencias del tomador de decisiones de manera eficiente, con el fin de aumentar la cantidad de herramientas que integren este tipo de incorporación de preferencias y demostrar que las soluciones convergen más pronto que otros tipos de articulación de preferencias. Con esta propuesta, el tomador de decisiones puede observar cómo la búsqueda se va moviendo en el espacio de soluciones gracias a la incorporación de sus preferencias, facilitando así la elección final de la solución. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias de la Computación |
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