ALGORITMOS EVOLUTIVOS HIBRIDOS Y METAHEURISTICAS CONSTRUCTIVAS PARA PROBLEMAS DE...
ALGORITMOS EVOLUTIVOS HIBRIDOS Y METAHEURISTICAS CONSTRUCTIVAS PARA PROBLEMAS DE OPTIMIZACION CON RESTRICCIONES, ALTA DIMENSIONALIDAD Y DEPENDENCIAS COMPLEJAS ENTRE VARIABLES
EN LA ACTUALIDAD, DEBIDO AL AVANCE TECNOLOGICO DE MUCHAS ACTIVIDADES HUMANAS, ESTAN SURGIENDO PROBLEMAS DE OPTIMIZACION REALMENTE DESAFIANTES. EN GENERAL, SE CARACTERIZAN POR TENER MULTIPLES OBJETIVOS, POR SER DINAMICOS, POR EL AL...
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Descripción del proyecto
EN LA ACTUALIDAD, DEBIDO AL AVANCE TECNOLOGICO DE MUCHAS ACTIVIDADES HUMANAS, ESTAN SURGIENDO PROBLEMAS DE OPTIMIZACION REALMENTE DESAFIANTES. EN GENERAL, SE CARACTERIZAN POR TENER MULTIPLES OBJETIVOS, POR SER DINAMICOS, POR EL ALTO NUMERO DE VARIABLES DE DECISION IMPLICADAS Y LAS COMPLEJAS RELACIONES ENTRE ESTAS Y, EN MUCHOS CASOS, POR LAS ESTRICTAS RESTRICCIONES DE FACTIBILIDAD. MUCHAS DE LAS METAHEURISTICAS DESARROLLADAS EN LAS ULTIMAS DECADAS SE TOPAN CON SERIAS DIFICULTADES PARA AFRONTAR, DE FORMA EFECTIVA Y EFICIENTE, ESTOS PROBLEMAS. LA HIBRIDACION DE METAHEURISTICAS SE HA CONVERTIDO EN UNA DE LAS REACCIONES MAS EXITOSAS. LA IDEA ES EXTRAER LO MEJOR DE UN CONJUNTO DE METAHEURISTICAS, Y DE OTROS METODOS DE OPTIMIZACION, QUE SE EJECUTAN CONJUNTAMENTE Y SE COMPLEMENTAN ENTRE SI PARA PRODUCIR UNA SINERGIA POSITIVA CON SU COMBINACION. LA FLEXIBILIDAD QUE OFRECE LA ARQUITECTURA DE LOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS Y EL NOTABLE PAPEL QUE DESEMPEÑAN COMO ALGORITMOS DE OPTIMIZACION EXPLICAN LA VARIEDAD DE MODELOS HIBRIDOS EXISTENTES EN LOS QUE ELLOS SON UNO DE LOS INGREDIENTES FUNDAMENTALES. POR OTRO LADO, EN ALGUNOS CASOS, LA DISPONIBILIDAD DE CONOCIMIENTO SOBRE LA ESTRUCTURA DEL PROBLEMA ES VITAL PARA DISEÑAR ESTRATEGIAS DE BUSQUEDA CAPACES DE LOCALIZAR ZONAS DEL ESPACIO DE BUSQUEDA CON CALIDAD DESTACADA. LOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS HIBRIDOS Y LAS METAHEURISTICAS CONSTRUCTIVAS REPRESENTAN ESTAS DOS LINEAS DE ACTUACION FRENTE A LOS PROBLEMAS CITADOS.EL PROYECTO SE CENTRA EN PROBLEMAS DE OPTIMIZACION QUE MUESTRAN, AL MENOS, DOS DE LAS SIGUIENTES DIFICULTADES: (1) FUERTES RESTRICCIONES, (2) ALTA DIMENSIONALIDAD Y (3) COMPLEJAS DEPENDENCIAS ENTRE LAS VARIABLES DE DECISION. PARA ELLO, SE PRESENTAN DISTINTAS LINEAS DE INVESTIGACION DESTINADAS A MEJORAR LA HABILIDAD DE UN GRUPO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS HIBRIDOS Y METAHEURISTICAS CONSTRUCTIVAS PARA ENCONTRAR SOLUCIONES FIABLES Y PRECISAS PARA ESTOS CASOS. EL PRINCIPAL OBJETIVO ES ENFRENTARSE, DE FORMA EFECTIVA, A PROBLEMAS DE NATURALEZA DIVERSA EN CUANTO A ESTAS COMPLEJIDADES, A LA REPRESENTACION DE LAS SOLUCIONES (VARIABLES CONTINUAS, BINARIAS, ETC.) Y A LA DISPONIBILIDAD DE CONOCIMIENTO SOBRE EL ESPACIO DE BUSQUEDA. CON ELLO, SE PRETENDE OFRECER UN MARCO CIENTIFICO QUE SIENTE LAS BASES PARA FUTURAS APLICACIONES SOBRE PROBLEMAS REALES QUE SE ENCUADRAN DENTRO DE ESTE EXTENSO GRUPO DE CASOS. LGORITMOS EVOLUTIVOS HIBRIDOS\PROBLEMAS DE OPTIMIZACION CON ALTA DIMEN\PROBLEMAS DE OPTIMIZACION CON RESTRICCIO\METAHEURISTICAS\METAHEURISTICAS CONSTRUCTIVAS
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