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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6257| Title: | OPTIMIZACIÓN DE PROBLEMAS DINAMICOS EN PRESENCIA DE UN GRAN NUMERO DE OBJETIVOS Y PREFERENCIAS DEL DECISOR |
| Authors: | MACIAS ESCOBAR, TEODORO EDUARDO%628252 |
| metadata.dc.subject.other: | OPTIMIZACIÓN DE PROBLEMAS DINAMICOS, PREFERENCIAS DEL DECISOR |
| Issue Date: | 2021-05-26 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Tijuana |
| Description: | La idea de obtener resultados óptimos ante cualquier situación que se presenta es común en todas las personas. Es por este motivo que la resolución de problemas de optimización tiene una importancia vital en cualquier estrato o nivel económico y social. Sin embargo, estos problemas tienden a tener varias características que dificultan obtener un resultado satisfactorio. Entre dichas características, las más relevantes son la existencia de múltiples objetivos, preferencias específicas por parte de algún individuo o grupo y los constantes cambios que ocurren en el entorno que rodea a dicho problema. Se han propuesto una gran variedad de formas para solucionar estos problemas y evaluar los resultados obtenidos. No obstante, esto lleva a un problema en el cual se vuelve muy complicado determinar cuál alternativa es más viable para cada tipo de problema. Es por este motivo que esta tesis propone el desarrollo de un conjunto de relaciones entre diversos problemas, alternativas y formas de evaluación mediante el desarrollo de diversas metodologías que permitan unificarlos para poder solucionar un mayor abanico de problemas de forma satisfactoria. Este trabajo presenta múltiples aportaciones dentro del área de optimización multiobjetivo. En primer lugar, el desarrollo una metodología mediante hiperheurísticas para solucionar problemas de optimización dinámicos, con preferencias determinadas e incluso con un número creciente de objetivos. También, se proponen estrategias para solucionar este tipo de problemas, así como una técnica que permite incorporar preferencias dentro de ellas. Estos dos elementos forman parte vital de dichas hiperheurísticas. Además, dentro de este trabajo se propone el uso de diversos métodos de selección de heurísticas y criterios de aceptación basados en diferentes métricas de desempeño y el uso de evolucionabilidad poblacional, un método de análisis de aptitud de entornos. Cabe aclarar que varias de estas estrategias son contribuciones originales dentro del área para problemas de este tipo. Lo anterior permite establecer un punto de entrada para futuras investigaciones. Los resultados obtenidos por las propuestas planteadas en esta tesis muestran que las metodologías utilizadas son capaces de producir soluciones de buena calidad para problemas de optimización de diversas características, tanto dinámicos, multiobjetivo y con preferencias definidas por agentes, lo cual enfoca la búsqueda de soluciones a un área específica dentro del espacio de soluciones. Esto muestra dos aspectos importantes de las propuestas. En primer lugar, la capacidad de obtener mejores soluciones con respecto a diversos algoritmos dentro del estado del arte. Y segundo, que la propuesta es capaz de solucionar de forma efectiva problemas de optimización con un número de características diferentes mayores a lo que son capaces dichos algoritmos del estado de arte usados de forma individual |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Appears in Collections: | DOCTORADO EN CIENCIAS EN COMPUTACIÓN |
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