dc.description.abstract | Las técnicas meta-heurísticas son cada vez más útiles en la toma de decisiones a
partir de su aplicación en tareas de optimización. La Optimización basada en
Mallas Variables es una propuesta reciente muy prometedora. En tal sentido, los
estudios realizados hasta el momento no caracterizan su desempeño en diferentes
tipos de problemas, a la vez que el comportamiento evidenciado requiere ser
mejorado, en función de convertirlo en un método más competitivo. En este trabajo
se presenta un estudio del desempeño de dicho método ante dos tipos de
problemas, según la posición del óptimo en el espacio de búsqueda. Asimismo, se
introduce la búsqueda genética en la generación de nodos de fronteras, como una
alternativa para mejorar el desempeño de tal método. Meta-heuristic methods are very useful in the field of decision making by solving
many optimization problems. In such a sense, Variable Mesh Optimization is a
recent and proficient meta-heuristic. No study about this technique approaches its
behavior for specific kinds of problems. At the same time they do suggest that the
shown behavior must be improved in order to make this method a more
competitive one. This research shows its behavior for two kinds of problems,
attending to the location of optima at search space. In addition, it’s introduced
generic search in the frontier operator of this method, as an alternative to improve
its performance. | es_ES |