{"id":107632,"date":"2018-03-11T10:32:06","date_gmt":"2018-03-11T10:32:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metaheuristics-for-multi-objective-optimization-design-analysis-and-applications\/"},"modified":"2018-03-11T10:32:06","modified_gmt":"2018-03-11T10:32:06","slug":"metaheuristics-for-multi-objective-optimization-design-analysis-and-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnologia-de-las-telecomunicaciones\/metaheuristics-for-multi-objective-optimization-design-analysis-and-applications\/","title":{"rendered":"Metaheuristics for multi-objective optimization: design, analysis, and applications"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Jose Durillo Barrionuevo <\/strong><\/h2>\n<p>Esta tesis doctoral se centra en el dise\u00f1o, an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n de t\u00e9cnicas metaheur\u00edsticas para resolver problemas de optimizaci\u00f3n con varios objetivos contrapuestos, a los que se conoce frecuentemente como problemas multi-objetivo. Se ha realizado un estudio de distintos mecanismos que pueden ser considerados como \u00abingredientes\u00bb apropiados para el dise\u00f1o de este tipo de t\u00e9cnicas, y se han identificado aquellos con mayor importancia de acuerdo a su aplicabilidad y complejidad. Utilizando dichos ingredientes, esta tesis doctoral propone siete nuevos algoritmos de optimizaci\u00f3n. Cada una de estas nuevas t\u00e9cnicas ha sido evaluada y comparada con respecto a algoritmos de referencia del campo de optimizaci\u00f3n multi-objetivo, siguiendo un conjunto de pasos que son considerados como \u00abbuenas pr\u00e1cticas\u00bb de investigaci\u00f3n con metaheur\u00edsticas (selecci\u00f3n de un conjunto de problemas de prueba representativos, aplicaci\u00f3n de indicadores de calidad y validaci\u00f3n estad\u00edstica). las t\u00e9cnicas propuestas son: mocell, un algoritmo gen\u00e9tico (genetic algorithm) celular (una subclase dentro de los gen\u00e9ticos); cellde un celular h\u00edbridizado con evoluci\u00f3n diferencial (otro tipo de metaheur\u00edstica); smpso, un algoritmo basado en inteligencia colectiva (swarm intelligent); abyss, una t\u00e9cnica basada en b\u00fasqueda dispersa (scatter search); ssnsga-ll, una versi\u00f3n de estado estacionario (otra subclase dentro de los gen\u00e9ticos) del algoritmo m\u00e1s conocido en optimizaci\u00f3n multi-objetivo, nsga-ii; pmoea\/d, una variante paralela de moea\/d, una propuesta reciente que ha mostrado un rendimiento excelente en un gran n\u00famero de problemas; y finalmente, varias extensiones paralelas tambi\u00e9n para nsga-ii. Los ingredientes de mayor \u00e9xito para el desarrollo de estas propuestas han sido fundamentalmente dos: por un lado, la inclusi\u00f3n de un archivo externo con las mejores soluciones encontradas adem\u00e1s de un mecanismo para explotar la informaci\u00f3n del mismo (dependiente de cada tipo particular de t\u00e9cnica), y por otro lado, la aplicaci\u00f3n de paralelismo. dichas propuestas, adem\u00e1s de varios algoritmos del estado del arte, se han evaluado teniendo en cuenta dos criterios: escalabilidad (comportamiento cuando el tama\u00f1o del problema aumenta) y velocidad (esfuerzo requerido para obtener una soluci\u00f3n satisfactoria). En t\u00e9rminos de escalabilidad, mocell y smpso han mostrado un rendimiento bastante competitivo, siendo las t\u00e9cnicas que mejor escalan en un conjunto amplio de problemas de prueba. En t\u00e9rminos de velocidad, adem\u00e1s de estos dos algoritmos, abyss ha mostrado ser una buena alternativa para afrontar un problema de optimizaci\u00f3n con garant\u00edas de encontrar una soluci\u00f3n satisfactoria de manera r\u00e1pida en un gran n\u00famero de casos. finalmente, para el evaluar el comportamiento de nuestros algoritmos y validar las observaciones y conclusiones obtenidas sobre los problemas de prueba elegidos, se resuelven tres problemas reales. Un problema que pertenece al dominio de la ingenier\u00eda del software y que se conoce como nrp. \u00e9ste consiste en optimizar la planificaci\u00f3n de productos software. Los otros dos problemas pertenecen al campo de las telecomunicaciones: afp, consistente en localizaci\u00f3n y configuraci\u00f3n de antenas de comunicaci\u00f3n, y, por otro lado, la optimizaci\u00f3n de un protocolo de difusi\u00f3n en manets. En el primero de los problemas, mocell ha obtenido soluciones de mejor calidad que varios de los algoritmos de referencia. En el caso de afp, hemos evaluado abyss, que ha mostrado su efectividad frente a paes, otro m\u00e9todo de referencia. Finalmente, en el caso del \u00faltimo problema, smpso tambi\u00e9n ha mostrado un comportamiento sobresaliente en comparaci\u00f3n con otros algoritmos con los que se ha comparado.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Metaheuristics for multi-objective optimization: design, analysis, and applications<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Metaheuristics for multi-objective optimization: design, analysis, and applications <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Jose Durillo Barrionuevo <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 28\/03\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Enrique Alba Torres<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: rafael Caballero fern\u00e1ndez <\/li>\n<li>qingfu Zhang (vocal)<\/li>\n<li>pedro Isasi vi\u00f1uela (vocal)<\/li>\n<li>Carlos artemio Coello coello (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Jose Durillo Barrionuevo Esta tesis doctoral se centra en el dise\u00f1o, an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n de t\u00e9cnicas 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