Metaheurística basada en autómatas finitos y algoritmos genéticos para la optimización triobjetivo del problema de la gente viajero simétrico multiobjetivo

Abstract

En la actualidad solo existe una metaheurística basada en Autómata Finito Determinista que permite modelar y describir un espacio de soluciones factibles para optimizar problemas combinatorios multi-objetivo tipo hard, llamada Metaheurística de Intercambio Determinista sobre Autómatas (MIDA). La tesis presentada a continuación se basa en MIDA tomando el espacio de soluciones factibles generado por este y realizando un cruzamiento basado en algoritmos genéticos. Se trata de un modelo para la optimización de problemas combinatorios tri-objetivo del tipo del Problema del Agente Viajero Simétrico Multi-objetivo, por medio de la implementación de una metaheurística basada en autómatas finitos y algoritmos genéticos (AGMIDA) y el análisis del comportamiento al cambiar las proporciones de pesos en las funciones objetivos del problema. Por último se contrastan los resultados obtenidos por AGMIDA con otras técnicas relacionadas con el tema, por medio del análisis de métricas e instancias de uso internacional que permiten comparar la efectividad de los métodos, en donde la modificación que se hace a MIDA por medio de AGMIDA permite obtener mejores resultados en contraste con las otras técnicas de impacto mundial.