Estudio e implementación de optimización gravitatoria y desarrollo de distintas metaheurísticas generadas a partir de él

• Autores: María José Zapatero Moreno
• Directores de la Tesis: Jesús F. Alegre Martínez (dir. tes.), Joaquín A. Pacheco Bonrostro (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Burgos ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael Herrerías Pleguezuelo (presid.), Amaya Martínez Puras (secret.), Cristina R. Delgado Serna (voc.), Alfredo G. Hernández-Díaz (voc.), María del Mar Arenas Parra (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Heurística
    • Investigación operativa
      • Programación no lineal
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RIUBU
• Resumen
  • español

    Gran cantidad de problemas en la Ciencia y la Tecnología, como el diseño de antenas, de satélites o de sondas espaciales, por citar algunos, se plantean como problemas matemáticos en los que es necesario encontrar el mínimo de una función dependiente de un buen número de parámetros: posición, velocidad, ángulo, etc., en un determinado dominio.

    En nuestra tesis planteamos el estudio pormenorizado de un algoritmo, "Optimización Gravitatoria", S.G.O., diseñado para encontrar ese mínimo. Comenzamos por realizar un estudio de los fundamentos físicos y matemáticos del algoritmo para, posteriormente analizar su estructura. A continuación "ayudamos" a S.G.O. uniéndolo con otros algoritmos para potenciarlo. Dos de ello: Segmentación y Agujero de Gusano son algoritmos inéditos que han sido diseñados y desarrollados exclusivamente por nosotros. Con ellos hemos obtenido muy buenos resultados en diversas pruebas. Concluimos nuestra investigación probando los distintos algoritmos diseñados con un caso práctico: Casinni 2 que describe la trayectoria real que la homónima sonda realizó en su viaje a Saturno.

  • English

    In this thesis we propose the comprehensive study of the heuristic: "Space Gravitational Optimization", S.G.O., designed for global optimization of continuous functions. We study its foundations and parameters to determine their values universally. We subsequently fulfill our goal of achieving the optimum in 40 benchmark functions, common tests of effectiveness and efficiency in global optimization, with different topologies and sizes between two and thirty, several multimodal. For achieving, we join S.G.O. with algorithms of different nature: local search (Nelder-Mead and Gradient), concentration (Segmentation) and intensification (Worm Hole and Very Simple Optimization). With them metaheuristic of high effectiveness and efficiency are generated. Two of them, Segmentation and Worm Hole, are unpublished, designed and developed by us. Last but not least our work involves several tests of the different metaheuristic generated with a real instance: Cassini 2, representing the actual track made by the eponymous unmanned spacecraft on its journey to Saturn.