Hibridación de dos algoritmos evolutivos para la optimización de funciones multiobjetivo: MOPSO y ESN

Actas de: VI Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB'09), Málaga, 11 a 13 de Febrero de 2009El presente trabajo de investigación tiene como objetivo estudiar la hibridación de dos algoritmos multiobjetivo: enjambres de partículas (MOPSO) y un algoritmo multiobjetivo basado en la combinación de NSGA-II con Estrategias Evolutivas (ESN). Se pretende analizar si la hibridación permite obtener frentes de Pareto mejores que los obtenidos individualmente por los algoritmos ya que, en estudios previos sobre estos algoritmos, se observó que, para ciertos problemas, un algoritmo puede ayudar a otro (y viceversa) en la obtención de frentes más óptimos. Una forma de plantear esta hibridación es utilizar la población obtenida por un algoritmo para inicializar el otro y, para ello, se han realizado experimentos ejecutados de manera homogénea, para cada una de las aproximaciones así como para la hibridación de ambas, con cuatro funciones teóricas (ZDT1, ZDT2, ZDT3 y ZDT4) y un problema real: MANETs.Este trabajo ha sido financiado por el proyecto de investigación OPLINK::UC3M, Ref: TIN2005- 08818-C04-02.No publicad

A Species-Conserving Genetic Algorithm for Multimodal Optimization

The problem of multimodal functional optimization has been addressed by much research producing many different search techniques. Niche Genetic Algorithms is one area that has attempted to solve this problem. Many Niche Genetic Algorithms use some type of radius. When multiple optima occur within the radius, these algorithms have a difficult time locating them. Problems that have arbitrarily close optima create a greater problem. This paper presents a new Niche Genetic Algorithm framework called Dynamic-radius Species-conserving Genetic Algorithm. This new framework extends existing Genetic Algorithm research. This new framework enhances an existing Niche Genetic Algorithm in two ways. As the name implies the radius of the algorithm varies during execution. A uniform radius can cause issues if it is not set correctly during initialization. A dynamic radius compensates for these issues. The framework does not attempt to locate all of the optima in a single pass. It attempts to find some optima and then uses a tabu list to exclude those areas of the domain for future iterations. To exclude these previously located optima, the framework uses a fitness sharing approach and a seed exclusion approach. This new framework addresses many areas of difficulty in current multimodal functional optimization research. This research used the experimental research methodology. A series of classic benchmark functional optimization problems were used to compare this framework to other algorithms. These other algorithms represented classic and current Niche Genetic Algorithms. Results from this research show that this new framework does very well in locating optima in a variety of benchmark functions. In functions that have arbitrarily close optima, the framework outperforms other algorithms. Compared to other Niche Genetic Algorithms the framework does equally well in locating optima that are not arbitrarily close. Results indicate that varying the radius during execution and the use of a tabu list assists in solving functional optimization problems for continuous functions that have arbitrarily close optima

Computer vision and optimization methods applied to the measurements of in-plane deformations

fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Optimización multi-objetivo : Aplicaciones a problemas del mundo real

La optimización de problemas es un terreno fértil en un mundo que se caracteriza por contar con recursos escasos (naturales, económicos, tecnológicos, infraestructura, sociales, tiempo, etc.). Hacer el mejor uso posible de estos recursos en una tarea, a la vez, importante y difícil. Ofrecer soluciones de calidad, aunque no necesariamente sean las mejores, implica que los recursos excedentes, frutos de la optimización, puedan utilizarse en nuevos productos o servicios. La gran mayoría del software que utilizan las empresas tiene como misión principal la automatización de tareas repetitivas. Una minoría de aplicaciones de software se utiliza como soporte a la toma de decisiones de un decisor humano. Una porción ínfima de artefactos de software son capaces de ofrecer cual es la decisión adecuada para un problema complejo. Es en este último grupo donde se encuentran las técnicas estudiadas en esta tesis. La implementación en el mundo real de algoritmos de búsqueda y optimización se hace necesaria y evidente a medida que aumenta la complejidad de los procesos, las empresas y gobiernos sufren una presión constante para ser más competitivos y eficientes, y los recursos disponibles se presentan como escasos ante una demanda en permanente aumento. Las metaheurísticas están pensadas para ofrecer una solución a este tipo de problemas pertenecientes a la clase de complejidad NP. Si bien son soluciones aproximadas, no exactas, en general son lo suficientemente buenas como para que su utilidad sea valiosa.Facultad de Informátic