Modelo hiperheurístico HY X FPSO CBR SII soportado en metaheurísticas X PSO multiobjetivo para resolver una clase de problemas de optimización combinatoria : aplicación sobre economía computacional de regulación de redes eléctricas
Date
2018-11
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Las Hiperheurísticas de Selección constituyen métodos de búsqueda
concebidos en un nivel de abstracción superior al de las MetaHeurísticas. Para
ello, una Función de Selección (FS), cuyo objetivo es decidir cuál de las
estrategias MetaHeurísticas se aplica en cada instancia de decisión , evalúa la
aptitud de las mismas en cada solución iterativa . En este trabajo se presenta
una HiperHeurística de Selección Basada en Razonamiento ( con dominio
en M eta H eurísticas X PSO M ulti O bjetivo, HY X FPSO C B R SII , cuya FS se
constituye de una Red Neuronal Artificial (RN) de propagación hacia adelante
tipo Multi Layer Perceptron (MLP). La información utilizada por la FS proviene
desde Indicadores de Inteligencia de Grupo, propuestos por los autores en
trabajos previos, que proporcionan una medida de la habilidad de cada
MetaHeurística para resolver cierta instancia del problema Se aborda el diseño
de la FS y el método de optimización asociad o al Entrenamiento Basado en
Casos de la misma . Este novedoso enfoque, aporte principal del trabajo, permite construir una única FS capaz de resolver dos problemas de optimización combinatoria el Balance de Cargas de un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) y la Optimización de la Confiabilidad de un SDEE en Media Tensión.
Description
Keywords
Redes neuronales artificiales, Razonamiento basado en casos, Optimización por enjambre de partículas, Hiperheurísticas de selección, Soft computing, Artificial neural networks, Case based reasoning, Particle swarm optimization, Selection hyperheuristics
Citation
Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa XXVI (44): 4-20 (2018)
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