Development of hybrid metaheuristics based on instance reduction for combinatorial optimization problems

• Autores: Pedro Pablo Pinacho Davidson
• Directores de la Tesis: José Antonio Lozano Alonso (dir. tes.), Christian Blum (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2017
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: David Camacho Fernández (presid.), Alexander Mendiburu Alberro (secret.), Gabriela Ochoa (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Heurística
    • Investigación operativa
      • Programación lineal
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: ADDI
• Resumen

  • La tesis presentada describe el desarrollo de algoritmos metaheurísticos híbridos, basados en reducción de instancias de problema. Éstos son enfocados en la resolución de problemas de optimización combinatorial. La motivación original de la investigación radicó en lograr, a través de la reducción de instancias de problemas, el uso efectivo de modelos de programación lineal entera (ILP) sobre problemas que dado su tamaño no admiten el uso directo con esta técnica exacta. En este contexto se presenta entre otros desarrollos el framework Construct, Merge, Solve & Adapt (CMSA) para resolución de problemas de optimización combinatorial en general, el cual posteriormente fue adaptado para mejorar el desempeño de otras metaheurísticas sin el uso de modelos ILP. Los algoritmos presentados mostraron resultados que compiten o superan el estado del arte sobre los problemas Minimum Common String Partition (MCSP), Minimum Covering Arborescence (MCA) y Weighted Independent Domination (WID).