Resumen

FAJARDO CALDERIN, Jenny et al. Problemas de Optimización Decepcionantes Dinámicos, experimentación con Metaheurísticas. Rev cuba cienc informat [online]. 2015, vol.9, suppl.1, pp.98-109. ISSN 2227-1899.

Dentro del campo de la optimización existen una serie de problemas llamados NP, que son aquellos que pueden ser resueltos por un algoritmo no determinístico en un tiempo polinomial de resolución. Debido a que el  mundo real no es estático, sino dinámico, se crea la necesidad de acercar dichos problemas de prueba a la realidad, de ahí que surgieran los problemas de optimización dinámicos (PODs). Uno de los problemas clásicos de optimización que existen, son los problemas decepcionantes o engañosos, que son problemas de prueba de generación binaria a partir de XOR. Son llamados engañosos porque a los algoritmos les cuesta mucho obtener mejoras, ya que cuando se mejora la solución con una heurística se empeora la evaluación en la función objetivo. En los últimos años ha habido un creciente interés por la modelación de los problemas dinámicos de optimización y su solución con los algoritmos metaheurísticos. Por ello, el objetivo de esta investigación es analizar el comportamiento de las metaheurísticas clásicas frente a los problemas decepcionantes dinámicos, específicamente con cinco funciones decepcionantes y evaluando el rendimiento de los algoritmos aplicando test estadísticos no paramétricos. Además se realiza una comparación de los resultados del mejor algoritmo con dos algoritmos del estado de arte para resolver problemas de optimización dinámicos: Adaptive Hill Climbing Memetic Algorithm y Self Organized Random Immigrants Genetic Algorithm.

Palabras clave : problemas de optimización dinámicos; decepcionantes; algoritmos metaheurísticas.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )