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Diseño, implementación y evaluación de nuevos algoritmos evolutivos para problemas dinámicos
En primer lugar, estudiamos los algoritmos paralelos distribuidos (dEA). Dicho modelo
descentraliza la población en islas que evolucionan en paralelo e intercambian información
mediante migraciones . Hemos demostrado cómo diferentes políticas de migración pueden
ayudar a diseñar mejores dEA, capaces de lograr un equilibrio entre la convergencia (adaptarse
rápidamente a los movimientos de los óptimos) y la especiación (búsqueda de múltiple
subóptimos al mismo tiempo). Con ello se confirma la importancia de perseguir múltiples
valores subóptimos en la optimización dinámica. Además, los resultados presentados en estos
estudios cierran algunas brechas en la comprensión del comportamiento de dEA y, en general,
todos los enfoques multi-poblacionales para DOP que intercambian algún tipo de información
entre las subpoblaciones.
También desde el desafío metodológico, estudiamos otro de los métodos muy utilizados
para enfrentarse a DOP, los métodos que usan memoria global , con el fin de almacenar
soluciones que luego son usadas para perseguir el óptimo. Dos aspectos claves en el diseño
de estos métodos son el reemplazo y la recuperación de las soluciones de la memoria. Nuestro
estudio, basado en un número representativo de criterios, de forma independiente y
combinados también, descubrió cuál la efecto de cada estrategia en el rendimiento del EA en
DOP. Cuando se probaron varias estrategias combinadas (muy común en esquemas de
memoria reciente) se demostró que el orden en que se combinan las estrategias de memoria
es importante. Especialmente la contribución a la diversidad de la memoria resultó ser una
prioridad en el diseño de algoritmo, en contraposición con algunas implementaciones
existentes. Estas implementaciones pudieran ahora beneficiarse de nuestro estudio para
diseñar mejores algoritmos basados en memoria.
En esta tesis doctoral también desarrollamos fundamentos teóricos, enfrentando otro de los
desafíos actuales en EDO. Nosotros redefinimos el concepto de takeover time , una métrica
muy usada para medir presión selectiva en optimización estática, que no tenía una noción clara
EDO. Esto es porque el takeover time depende directamente de la mejor solución de la
población y, en un DOP, la “mejor solución” cambia continuamente. No solo definimos el
concepto de takeover time , también desarrollamos modelos matemáticos para calcular su valor,
siendo esto otra de las cuestiones de investigación que nos planteamos. Nuestros modelos
tienen en cuenta tanto características del EA como del DOP. Lo cual tiene mucha aplicación en
EDO, como herramienta para conocer mejor los métodos actuales y cómo influyen sus
parámetros y los del problema en el rendimiento de estos.
Los modelos de takeover time propuestos permiten diseñar nuevos métodos adaptativos,
capaces de ajustar el comportamiento del algoritmo de acuerdo con la dinámica de cambio
experimentada. De hecho, en nuestra investigación no solo definimos el concepto y
proponemos modelos de takeover para DOP, sino que también los usamos para construir un
nuevo EA para EDO, denominado meEAμm . Este algoritmo se basa en los modelos de takeover
para ajustar el operador de mutación y así controlar la convergencia del del EA a lo largo de la
ejecución, adaptándose a distintos periodos y severidades de cambio en un DOP. Los
resultados han validado las ventajas del nuevo algoritmo sobre el método de generar diversidad
después de un cambio.
Por último, también en esta tesis abordamos el tercer gran desafío en EDO, relacionado con
el desarrollo de aplicaciones para DOP reales de nuestras ciudades. Por un lado, hemos
desarrollado el sistema HITUL, para la optimización de los semáforos de una ciudad. Este
problema es inherentemente dinámico, por los continuos cambios de la intensidad vehicular en
la red de carreteras. No obstante, en este primer acercamiento no aplicamos directamente los
nuevos algoritmos propuestos, sino que está más relacionado con el trabajo futuro, que en gran
medida ya se ha iniciado para seguir trabajando en las líneas de impacto claras de aplicación
real que se derivan de esta tesis.
Además, iniciamos la implementación de una plataforma para la resolución de problemas
DOP reales de transportación y movilidad inteligente y abordamos el uso del vehículo
compartido en tiempo real (c arpooling dinámico). Este sistema facilita compartir un automóvil
con otras personas que viajan en la misma dirección, y ayudan así a reducir los atascos y las
emisiones de CO 2 al reducir el número de coches en la red vial. La aplicación que estamos
desarrollando asigna personas y vehículos de forma óptima, en un contexto inherentemente
dinámico de la demanda de pasajeros. En esta investigación en curso hacemos una
interpretación de algunas fundamentos desarrollados como parte de nuestra investigación y
que tienen una aplicación directa en escenarios reales, tales como la noción de takeover time .
En resumen, hemos trabajado durante el tiempo de tesis en dotar a la investigación y a los
resultados software de un realismo y usabilidad reales. Esto no es visible en publicaciones aún,
pero nos está permitiendo desarrollar una aplicación para posible transferencia al mercado
industrial en el dominio de la movilidad inteligente en entornos urbanos. Este trabajo futuro es
ya una realidad hoy en día al momento de la defensa, arrojando resultados de mucho interés.
Esperamos en poco tiempo tras la defensa de esta tesis doctoral estar en condiciones de
explotar esto, ya que algunas empresas están interesadas en tal producto, permitiendo una
transferencia universidad-empresa y teoría-práctica ideal como punto final a todo este trabajo.Los problemas de optimización dinámicos (DOP) están fuera del alcance del algoritmo
evolutivo (EA) estándar debido al problema de la convergencia , en la medida en que convergen
a un único punto del espacio de búsqueda, ellos pierden la diversidad necesaria para
reaccionar y adaptarse después de un cambio en el problema. Pero a pesar de no estar
directamente enfocados en problemas dinámicos, los EA también ofrecen muchas ventajas
(simplicidad, robustez, paralelismo natural, etc.) que se pueden aprovechar en optimización
dinámica si se diseñan métodos eficientes y eficaces para eliminar tales limitaciones. Esta es la
motivación principal de los investigadores en el campo de la optimización dinámica evolutiva
(EDO) y de la presente tesis doctoral.
Esta investigación abordó el diseño, implementación y evaluación de nuevos AE para DOP,
explorando y contribuyendo en la tres grandes áreas de desafíos actuales:
● Estudios metodológicos,
● Creación de fundamentos y
● Aplicaciones a problemas dinámicos reales