Metaheurísticas simples para resolver problemas de diseño NP-duros del mundo real

The optimization problems Los problemas de optimización del diseño de redes de distribución de agua y de sensores en una planta química son de especial interés para la sociedad, la industria y la comunidad científica. Ambos problemas de diseño son formulados como problemas de optimización combinatoria y perteneciente a la clase NP-duros. Por consiguiente, en este trabajo se consideran algoritmos metaheurísticos simples y efectivos, basados en enfriamiento simulado (SA) para resolverlos. Los SAs son hibridados y adaptados a cada uno de estos problemas y evaluados usando un conjunto de instancias de variada complejidad. La comparación con otros algoritmos de la literatura revela la bondad de estos SAs propuestos

Revisión de literatura sobre los modelos de optimización en programación de turnos de enfermería

Siendo la programación de turnos de enfermería (NSP) un componente esencial en la calidad del servicio de salud y debido al gran número de investigaciones desarrolladas sobre NSP en la literatura, se desarrolla una revisión de literatura sobre los artículos sobre NSP realizados desde 2003 hasta la fecha. A partir de este trabajo se logran identificar la tendencia y las necesidades propias de este problema, las cuales se caracterizan por (1) la necesidad de cerrar la brecha entre academia y práctica mediante el desarrollo de modelos objetivos de representación del problema y (2), desarrollar investigación sobre técnicas de solución capaces de tratar modelos de gran complejidad, sin sacrificar el recurso computacional. Este artículo presenta una revisión de literatura sobre los modelos de optimización en la programación de turnos de enfermería, publicados desde 2003 a la fecha.B Being the nurse shift scheduling an essential component of the quality of the health service and due to the big amount of research conducted regarding the Nurse Scheduling Problem (NSP), a literature review is carried out concerning articles on NSP published from 2003 up to now. As a result of this work, we were able to highlight the tendencies and own needs of this problem, which are characterized by: (1) the need to close the gap between academy and practice through the development of objective models that represent the problem and (2) research about solution techniques capable of processing models of great complexity, without sacrificing the computational resource. This article presents a literature review on optimization models in the NSP published since 2003

Técnicas metaheurísticas de optimización multiobjetivo para resolver el problema del portafolio de inversión

189 páginas. Maestría en Optimización.El problema del portafolio de inversión consiste en la selección de un conjunto de activos de inversión. Los objetivos en general tienen que ver con la diversificación de la inversión: la minimización del riesgo y la maximización del retorno. El presente documento se organiza como se describe a continuación: el capítulo uno proporciona el marco teórico, relacionando el problema de inversión con el área de optimización multiobjetivo. En un segundo capítulo, se incluye el desarrollo de los métodos para la selección de poblaciones no dominadas, así como la descripción de las características y el modo operativo de las metaheurísticas manejadas. El tercer capítulo presenta la implementación del ajuste de parámetros, se presentan las métricas que se adoptaron. Posterior a ello, la etapa experimental es detallada y la configuración de los parámetros que se determinó. Finalmente, en el cuarto capítulo se presenta la parte experimental del proyecto, es decir, las corridas finales de los algoritmos con los parámetros ajustados, así como su análisis estadístico comparativo. Se incluye también una sección de comparación de los resultados con el estado del arte. Los apéndices están conformados por detalles de la metodología estadística usada, análisis a fondo acerca de algunos conceptos empleados en la investigación, así como información más detallada acerca de la metodología de ajuste de parámetros, así como su análisis estadístico

Metaheurística basada en autómatas finitos y algoritmos genéticos para la optimización triobjetivo del problema de la gente viajero simétrico multiobjetivo

En la actualidad solo existe una metaheurística basada en Autómata Finito Determinista que permite modelar y describir un espacio de soluciones factibles para optimizar problemas combinatorios multi-objetivo tipo hard, llamada Metaheurística de Intercambio Determinista sobre Autómatas (MIDA). La tesis presentada a continuación se basa en MIDA tomando el espacio de soluciones factibles generado por este y realizando un cruzamiento basado en algoritmos genéticos. Se trata de un modelo para la optimización de problemas combinatorios tri-objetivo del tipo del Problema del Agente Viajero Simétrico Multi-objetivo, por medio de la implementación de una metaheurística basada en autómatas finitos y algoritmos genéticos (AGMIDA) y el análisis del comportamiento al cambiar las proporciones de pesos en las funciones objetivos del problema. Por último se contrastan los resultados obtenidos por AGMIDA con otras técnicas relacionadas con el tema, por medio del análisis de métricas e instancias de uso internacional que permiten comparar la efectividad de los métodos, en donde la modificación que se hace a MIDA por medio de AGMIDA permite obtener mejores resultados en contraste con las otras técnicas de impacto mundial.MaestríaMagister en Ingeniería Industria

Diseño e implementación de una metaheurística híbrida basada en recocido simulado, algoritmos genéticos y teoría de autómatas para la optimización bi-objetivo de problemas combinatorios

En la actualidad solo un trabajo de investigación se ha dedicado al estudio del espacio factible para problemas combinatorios multi-objetivo basándose en la teoría de Autómatas Finitos Deterministas. La Metaheurística de Intercambio Determinista sobre Autómatas (MIDA), permite modelar y describir de manera eficiente el espacio de soluciones factibles de problemas tipo no polinomial complejo (NP-hard), específicamente al Problema del Agente Viajero (TSP) multi-objetivo. La tesis de grado presentada a continuación, está basada en MIDA y su principal aporte es el mejoramiento de los resultados obtenidos por ésta al integrar técnicas clásicas de optimización: Recocido Simulado y Algoritmos Genéticos. Al incluir estás dos técnicas, se busca solucionar problemas cada vez más complejos encontrados en diferentes procesos productivos en la industria, con una amplia gama de aplicaciones.MaestríaMagister en Ingeniería Industria

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 características que dificultan obtener un resultado satisfactorio. Destacan características 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 metodología mediante hiperheurísticas para solucionar problemas de optimización dinámicos, con preferencias determinadas y con un número creciente de objetivos. Las hiperheurísticas construidas presentan un conjunto de contribuciones que pueden ser incorporadas en otros algoritmos de este tipo. Una contribución es el desarrollo de metaheurísticas para operar como heurísticos 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 heurísticas 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 heurísticas en entornos dinámicos. Varias de estas estrategias son contribuciones originales en el área de hiperheurísticas 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 hiperheurísticas propuestas son capaces de producir soluciones de buena calidad para problemas de optimización estándar de diversas características. 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 metaheurísticos que componen a la hiperheurística al ser ejecutados de forma individual

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de Parámetros del Algoritmo Genético Multiobjetivo SPEA2 en la Sintonización de TMDs

El Trabajo de Fin de Máster tiene por objetivo la optimización de los parámetros de un Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO) en su aplicación a la sintonización de TMD’s. De estudios previos, se sabe que estos algoritmos son de gran utilidad para la resolución de este tipo de problemas. La optimización se realizará mediante el uso de métricas de comparación que permiten discernir qué parámetros obtienen mejores resultados a través del estudio de las fronteras de Pareto que obtiene el algoritmo.Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de MercadosMáster en Ingeniería Industria