Optimización basada en Mallas Variables con operador de fronteras basado en búsqueda genética

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.