Algoritmo para la optimización de parámetros continuos vía simulación basado en un algoritmo genético híbrido
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2008
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Abstract
Simulación es una poderosa herramienta que permite estudiar sistemas complejos, pero que por si sola no es capaz de optimizar los parámetros del sistema. Para esto es necesario combinar la herramienta de simulación con alguna estrategia de optimización especialmente diseñada para superar los problemas que se originan de esta interacción. Este trabajo tiene por objetivo desarrollar una nueva estrategia de optimización que permita resolver este problema de manera general, utilizando el menor número posible de evaluaciones del modelo de simulación; que son precisamente las dos áreas en que menos destacan los algoritmos actualmente disponibles en la literatura. Para esto se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización para parámetros continuos vía simulación basado en un algoritmo genético híbrido.
Este tipo de algoritmos ha demostrado tener un muy buen desempeño en una amplia gama de problemas, y por lo tanto, el algoritmo aquí presentado constituya una herramienta de uso general, que además no requiere un alto grado de sofisticación por parte del usuario. Mediante una novedosa técnica de ranking y selección, el algoritmo realiza una eficiente comparación estadística entre las distintas soluciones factibles que va visitando, guiando así la búsqueda sin desorientarse por las aleatorias salidas del modelo de simulación. Además esta técnica permite reducir el número de evaluaciones del modelo de simulación realizadas durante el proceso completo de optimización. Estudios numéricos realizados en este trabajo sugieren que este algoritmo constituye una herramienta eficiente y confiable, tanto al optimizar funciones con ruido como modelos de simulación. En particular se muestra como los resultados obtenidos por este algoritmo superan a los resultados obtenidos por otro reciente algoritmo disponible en la literatura.
Este tipo de algoritmos ha demostrado tener un muy buen desempeño en una amplia gama de problemas, y por lo tanto, el algoritmo aquí presentado constituya una herramienta de uso general, que además no requiere un alto grado de sofisticación por parte del usuario. Mediante una novedosa técnica de ranking y selección, el algoritmo realiza una eficiente comparación estadística entre las distintas soluciones factibles que va visitando, guiando así la búsqueda sin desorientarse por las aleatorias salidas del modelo de simulación. Además esta técnica permite reducir el número de evaluaciones del modelo de simulación realizadas durante el proceso completo de optimización. Estudios numéricos realizados en este trabajo sugieren que este algoritmo constituye una herramienta eficiente y confiable, tanto al optimizar funciones con ruido como modelos de simulación. En particular se muestra como los resultados obtenidos por este algoritmo superan a los resultados obtenidos por otro reciente algoritmo disponible en la literatura.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2008