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A survey of multi-population optimization algorithms for tracking the moving optimum in dynamic environments
The solution spaces of many real-world optimization problems change over time. Such problems are called dynamic optimization problems (DOPs), which pose unique challenges that necessitate adaptive strategies from optimization algorithms to maintain optimal performance and responsiveness to environmental changes. Tracking the moving optimum (TMO) is an important class of DOPs where the goal is to identify and deploy the best-found solution in each environments Multi-population dynamic optimization algorithms are particularly effective at solving TMOs due to their flexible structures and potential for adaptability. These algorithms are usually complex methods that are built by assembling multiple components, each of which is responsible for addressing a specific challenge or improving the tracking performance in response to changes. This survey provides an in-depth review of multi-population dynamic optimization algorithms, focusing on describing these algorithms as a set of multiple cooperating components, the synergy between these components, and their collective effectiveness and/or efficiency in addressing the challenges of TMOs. Additionally, this survey reviews benchmarking practices within this domain and outlines promising directions for future research
Optimización de problemas dinámicos en presencia de un gran número de objetivos y preferencias del decisor
La búsqueda de resultados óptimos es común en la vida cotidiana. Por esta razón, la resolución de problemas de optimización es vital para cualquier estrato económico o social. Sin embargo, un gran número de estos problemas presentan caracterÃsticas que dificultan obtener un resultado satisfactorio. Destacan caracterÃsticas como la existencia de múltiples objetivos en conflicto, las preferencias de cada tomador de decisiones y los cambios frecuentes en el entorno del problema.
En la literatura especializada se han propuesto diferentes métodos de resolución y evaluación de resultados. No obstante, es un reto determinar cuál es el más adecuado para cada tipo de problema de optimización. Para contribuir a elevar el nivel de generalidad de resolución, esta tesis propone el desarrollo de una metodologÃa mediante hiperheurÃsticas para solucionar problemas de optimización dinámicos, con preferencias determinadas y con un número creciente de objetivos.
Las hiperheurÃsticas construidas presentan un conjunto de contribuciones que pueden ser incorporadas en otros algoritmos de este tipo. Una contribución es el desarrollo de metaheurÃsticas para operar como heurÃsticos de bajo nivel. Otra contribución es el desarrollo de un método de incorporación preferencias basado en la formación de planos de separación de soluciones alrededor de una región preferida aproximada.
Contribuciones adicionales son la exploración de métodos de selección de heurÃsticas de bajo nivel, de criterios de aceptación de soluciones basados en diferentes métricas de desempeño y del uso de evolucionabilidad poblacional. Este último es un método de análisis de aptitud de entornos, extendido para soportar la selección de heurÃsticas en entornos dinámicos. Varias de estas estrategias son contribuciones originales en el área de hiperheurÃsticas para el tipo de problemas que se abordan. Lo anterior permite establecer un punto de entrada para futuras investigaciones.
Los resultados obtenidos muestran que las hiperheurÃsticas propuestas son capaces de producir soluciones de buena calidad para problemas de optimización estándar de diversas caracterÃsticas. En particular muestran dos aspectos importantes respecto a su eficacia. En primer lugar, la capacidad de obtener mejores soluciones con respecto a varios algoritmos del estado del arte en las tres dimensiones del problema: número de objetivos, manejo de preferencias y dinamismo. En segundo, la capacidad de solucionar problemas de optimización de forma más efectiva que cada uno de los metaheurÃsticos que componen a la hiperheurÃstica al ser ejecutados de forma individual