ALGORITMOS PARA OPTIMIZAR RESPUESTAS MULTIOBJETIVOS

Conjuntos capaces de explotar la información del problema.

Esta investigación puede emplearse en diversos aspectos que requieren de más de un objetivo para su correcto funcionamiento.

Fuente: Cinvestav

Varias actividades de la vida cotidiana requieren encontrar la mejor forma de solucionar un problema, por ejemplo, en una zona sísmica como la Ciudad de México se necesitan edificios que, ante un movimiento telúrico se puedan estabilizar lo más pronto posible, y que al mismo tiempo el movimiento sea menor. Gracias a la tesis ganadora del Premio Arturo Rosenblueth 2018, en el área de Tecnología y Ciencias de la Ingeniería, tener a la mano este tipo de tecnologías podría ser posible.

Carlos Ignacio Hernández Castellanos, autor de la investigación y egresado del Departamento de Computación, explicó que su trabajo se dedicó al desarrollo de algoritmos que pueden ser empleados en tecnologías que apoyen al tratamiento adecuado de problemas de optimización multiobjetivo. “Desarrollamos un algoritmo que fue empleado en el diseño de controladores de un péndulo invertido y de un brazo flexible giratorio. Las simulaciones mostraron que este desarrollo puede ser una herramienta eficaz para el diseño cuantitativo de sistemas dinámicos no lineales”.

Su investigación encontró un gran potencial en el uso de mapeo de celdas para problemas multiobjetivo, ya que esta técnica permite analizar todo el espacio de búsqueda, y proporcionar amplia información del sistema que se esté estudiando. Su investigación adaptó estas técnicas de mapeo, porque el algoritmo resultante es particularmente benéfico para el estudio detallado de problemas con baja dimensionalidad, y es capaz de encontrar soluciones óptimas y menos susceptibles a incertidumbre, siendo buenas candidatas para ser implementadas en la práctica.

Este trabajo de tesis coordinado por Oliver Steffen Schütze, investigador del Departamento de Computación del  Centro de Investigación y de Estudios Avanzados  (Cinvestav), se enfocó al diseño y estudio de métodos orientados a conjuntos que son capaces de explotar la información del problema, lo cual es relevante porque sirve para computar los diferentes conjuntos de soluciones en que puede estar interesado un tomador de decisiones.

Hernández Castellanos comentó que gracias a que demostraron que esta técnica tiene un gran potencial en el diseño de problemas de ingeniería, los hallazgos de esta investigación serán publicados en un libro monográfico editado por Springer, el cual provee una visión global de las variantes existentes de mapeo de celda, y detalla en aplicaciones de optimización multiobjetivo con un fuerte énfasis en diseño de ingeniería.

Casi todos los problemas reales involucran la optimización de varios objetivos que a menudo están en conflictos y compiten entre sí. Mientras que en la optimización con un simple objetivo usualmente la solución óptima está claramente definida, no sucede lo mismo en problemas con objetivos múltiples, es por ello que la optimización es necesaria para encontrar la respuesta que proporciona el mejor resultado.