Evaluación del desempeño de la metaheurística MOVMO en funciones de prueba con restricciones

Yamisleydi Salgueiro Sicilia, Jorge L. Toro Pozo, Rafael Bello Pérez

Resumen


Los métodos clásicos de programación matemática presentan limitaciones en la solución de problemas de optimización multiobjetivo. Estas limitaciones se evidencian fundamentalmente en problemas reales con múltiples funciones objetivo en conflicto y con espacios de soluciones complejos. En este contexto se ha extendido el uso de las metaheurísticas debido a su capacidad de lidiar con este tipo de problemas. Sin embargo, a diferencia de los métodos exactos, las metaheurísticas no garantizan encontrar la solución óptima de un problema. Debido a lo anterior se continúan creando métodos que, ya sea mediante la incorporación de nuevas estrategias o la hibridación de las existentes, permitan obtener mejores aproximaciones al frente de Pareto. Tal es el caso de MOVMO creada por los autores del presente trabajo, la cual es una versión multiobjetivo de la metaheurística VMO. El objetivo de la presente investigación fue evaluar el desempeño de MOVMO en funciones con restricciones. Los estudios experimentales permitieron evaluar el desempeño de MOVMO con respecto a los métodos NSGA-II, SPEA2 y SMPSO en las funciones ConstrEx, Golinski, Osyczka, Srinivas, Tanaka y Water. Los resultados obtenidos por MOVMO en los indicadores de calidad Epsilon e Hypervolume superaron, con diferencias estadísticamente significativas, a los obtenidos por los restantes métodos en varias de las funciones de prueba. Estos resultados demuestran la competitividad de los operadores y técnicas utilizados por MOVMO en problemas de optimización multiobjetivo con restricciones.

Palabras clave


Metaheurísticas Multiobjetivo, Optimización Multiobjetivo, Optimización basada en Mallas Variables

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