Extensión de un paquete de algoritmos metaheurísticos en R para la docencia

En los últimos años se han realizado numerosos avances en el campo de la optimización combinatoria. Los algoritmos evolutivos han demostrado ser una herramienta muy valiosa para resolver problemas de optimización costosos. En concreto, los Algoritmos de Estimación de Distribuciones han atraído la atención de los investigadores y se han hecho numerosos avances al respecto. Sin embargo, no existe software que acerque estos avances a los alumnos. Este Trabajo de Fin de Grado trata de extender la librería metaheuR para que los estudiantes puedan comparar, combinar y aprender estos algoritmos resolviendo los problemas de optimización clásicos junto con el libro Bilaketa Heuristikoak aun en desarrollo. Bajo el lenguaje de programación R, este proyecto recoge 3 Algoritmos de Estimación de Distribuciones, el Estimation of Bayesian Network Algorithm que aprende una red Bayesiana como modelo probabilístico; el Edge Histogram Based Sampling Algorithm que aprende probabilidades marginales de orden dos y el Plackett-Luce Estimation of Distribution Algorithm que aprende un vector de pesos de la población. Además, se han realizado experimentos que verifican el correcto funcionamiento de los modelos implementados así como ejecuciones sobre problemas de optimización tales como el Travelling Salesman Problem o el Maximum Independence Set. Con estos resultados, también se han realizado comparativas y análisis de los resultados que dan una visión de la eficiencia de cada uno de los algoritmos

Contributions to the mathematical modeling of estimation of distribution algorithms and pseudo-boolean functions

134 p.Maximice o minimice una función objetivo definida sobre un espacio discreto. Dado que la mayoría de dichos problemas no pueden ser resueltos mediante una búsqueda exhaustiva, su resolución se aproxima frecuentemente mediante algoritmos heurísticos. Sin embargo, no existe ningún algoritmo que se comporte mejor que el resto de algoritmos para resolver todas las instancias de cualquier problema. Por ello, el objetivo ideal es, dado una instancia de un problema, saber cuál es el algoritmo cuya resoluciones más eficiente. Las dos líneas principales de investigación para lograr dicho objetivo son estudiar las definiciones de los problemas y las posibles instancias que cada problema puede generar y el estudio delos diseños y características de los algoritmos. En esta tesis, se han tratado ambas lineas. Por un lado,hemos estudiado las funciones pseudo-Booleanas y varios problemas binarios específicos. Por otro lado,se ha presentado un modelado matemático para estudiar Algoritmos de Estimación de Distribuciones diseñados para resolver problemas basados en permutaciones. La principal motivación ha sido seguir progresando en este campo para comprender mejor las relaciones entre los Problemas de Optimización Combinatoria y los algoritmos de optimización

Aplicación de la investigación de operaciones a la distribución de recursos relacionados con la COVID-19

Aim: To apply the vehicle routing model based on optimized decision-making for the distribution of medical resources to hospitalized patients, and patients with a possible COVID-19 diagnosis, in Camagüey, Cuba. Methods: Heterogeneous vehicle routing problems with time windows were used in combination with optimization algorithms to cope with the distribution of supplies. Main results: A total of 15 models were used in the experiment to study the behavior of the algorithms applied to the problem. The CVRP library was run in Matlab. Three metaheuristic models were utilized: EDA, SA, VNS. FSMVRPTW was solved according to the information modeled, through the EDA and VNS algorithms. The latter was included in the study for its open source code, in Excel. Conclusions: Studies of vehicle routing problems have shown their usefulness in different complex scenarios, such as pandemics, to optimize the distribution of resources. The existence of optimum organization of transportation to distribute medical resources in COVID-19 times is a vital tool for decision-making in the province of Camagüey, which can be extended to the whole country.Objetivo: Aplicar el modelo de enrutamiento de vehículos combinado con algoritmos de optimización para la toma de decisiones en la distribución de insumos relacionados con el servicio asistencial a pacientes hospitalizados y sospechosos de la COVID-19 en Camagüey, Cuba. Métodos: Se utilizaron los problemas de enrutamiento de vehículos heterogéneos con ventanas de tiempo, en combinación con algoritmos de optimización para solucionar la distribución de estos recursos. Principales resultados: Se experimentó con un total de 15 modelos para el estudio del comportamiento de los algoritmos aplicados al problema, donde se utilizó la biblioteca CVRP, implementada en Matlab. Se implementaron tres de metaheurísticas: EDA, SA, VNS. A partir de la información modelada se procedió a la solución del problema FSMVRPTW a través de algoritmos EDA y VNS, utilizado este último por contar con una implementación de código abierto en Excel. Conclusiones: Los estudios acerca del problema de enrutamiento de vehículos han demostrado su utilidad en diferentes situaciones complejas, como las pandemias, para optimizar la distribución de recursos. En tiempos de COVID-19, contar con una organización del transporte óptima para distribuir los recursos médicos, es una herramienta vital para la toma de decisiones en la provincia Camagüey, extensible a toda Cuba

Estimación de parámetros para la toma de decisiones en el proceso de selección de asignaturas en el programa de Ingeniería Civil de la Pontificia Universidad Javeriana

La flexibilización de los sistemas de educación superior ha contribuido en la interacción transversal de los componentes centrales de cada programa académico con diferentes áreas del conocimiento, desarrollando así capacidades globales y permitiendo conexión y sinergias con profesionales de otras disciplinas [1]. El empoderamiento hacia los estudiantes en la estructuración de su propio plan de estudios ha permitido satisfacer los objetivos enfocados a captar conocimiento, paralelo a una educación integral que asegure espacios de formación investigativa y creativa. Actualmente el esquema de educación en la Pontificia Universidad Javeriana está basado en el sistema de créditos académicos. Según la Vicerrectoría Académica, un crédito corresponde a “la unidad que mide la actividad del estudiante y que pondera equilibradamente los siguientes criterios: Número total de horas de trabajo académico, tipo de trabajo asistido, grado de dificultad de la asignatura y su importancia dentro del plan de estudios” [2]. Dentro del sistema de créditos académicos se permite la selección flexible de las asignaturas del plan de estudios, restringido únicamente por el número total de créditos por matrícula y las condiciones específicas de cada asignatura.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Comparación entre las técnicas metaheurísticas y los algoritmos de estimación de distribución en procesos estocásticos

Determinar una u otra técnica en problemas de optimización hace la diferencia al encontrar la solución a tales problemas, máxime cuando la técnica no garantiza el óptimo global, es por ello que se desea contribuir a la determinación en la elección de las diferentes técnicas existentes. Además, se presentará un panorama más matemático y menos ingenieril al presentar las técnicas tal como la concibieron sus inventores y tal como se presentan en la actualidad desnaturalizando la idea original, ante este panorama tan amplio de técnicas heurísticas se presentarán técnicas que corran menos riesgo de selección de parámetros reduciendo así la subjetividad de la técnica. Tal es el caso de la estimación por distribución la cual permite de manea natural, encontrar la solución del problema original. Para ello se utiliza las ventajas de los procesos estocásticos, permitiéndole a la técnica la incorporación de variables estocásticas para poder modelar el problema de manera más real

Resolviendo el problema de asignación cuadrática mediante su descomposición en landscapes elementales

El proyecto se ha basado en analizar la descomposición en landscapes elementales del problema de asignación cuadrática (QAP) para desarrollar nuevas estrategias heurísticas que resuelvan dicho problema. El idioma principal del proyecto ha sido el castellano

Estudio e implementación de metaheurísticas para solucionar el problema de la selección deseada

Evolutionary algorithms are among the most successful approaches for solving a number of problems where systematic search in huge domains must be performed. One problem of practical interest that falls into this category is known as The Root Identification Problem in Geometric Constraint Solving, where one solution to the geometric problem must be selected among a number of possible solutions bounded by an exponential number. In this work we analize habilities and drawbacks of a series of metaheuristics in relation with the Root identification problem.Postprint (published version