Arquitectura de búsqueda basada en técnicas soft computing para la resolución de problemas combinatorios en diferentes dominios de aplicación

• Autores: Soledad Valero Cubas
• Directores de la Tesis: Vicente J. Botti Navarro (dir. tes.), Estefanía Argente Villaplana (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Manuel Corchado Rodríguez (presid.), Vicente J. Julián Inglada (secret.), Francisco J, Martín Cervera (voc.), Juan A. Rodríguez Aguilar (voc.), José Manuel Serra Alfaro (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Análisis y análisis funcional
      • Análisis combinatorio
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Informática
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología químicas
      • Tecnología de catálisis
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • En los problemas de optimización combinatoria se estudian colecciones finitas de objetos que satisfacen unos criterios específicos y se persigue determinar si cierto objeto ''óptimo'' existe, En la mayoría de las ocasiones, a pesar de que el dominio de búsqueda es finito, éste puede ser de dimensiones exponenciales. En la actualidad es posible solucionar un gran número de problemas combinatorios presentes en la vida real empleando técnicas basadas en programación entera. Sin embargo, en numerosas ocasiones no es posible resolverlos de forma exacta debido a la gran dificultad que presentan algunos problemas de optimización combinatoria y sólo es posible encontrar soluciones cercanas al óptimo. Para estas ocasiones, los esfuerzos de investigación se han centrado en la aplicación de técnicas meta-heurísticas. En este último caso se enmarca el presente trabajo, es decir, en la resolución de problemas combinatorios complejos, de grandes dimensiones, donde explorar todas las posibilidades a fin de encontrar el óptimo es inabordable, ya sea por motivos económicos (probar cada combinación sea caro) o por motivos computacionales (temporalmente sea intratable).

    En concreto, en esta tesis se propone una arquitectura de búsqueda independiente del dominio de aplicación y capaz de abordar problemas combinatorios de grandes dimensiones, de los que se disponga de poca información de partida. Esta arquitectura está basada en técnicas Soft Computing, pues combina un algoritmo genético basado en codificación real con modelos basados en redes neuronales, concretamente en perceptrones multicapa. Así, el algoritmo genético emplea, en los casos en los que sea necesario, modelos aproximados de las funciones de aptitud mediante perceptrones diseñados para tal fin. El sistema obtenido ofrece la flexibilidad y versatilidad requeridas para poder adaptarse a los requisitos propios de cada problema combinatorio a tratar, sea cual sea su dominio.

    A fin de determinar las técnicas más adecuadas para la arquitecta resultado del presente trabajo, se revisaron las principales técnicas Soft Computing actuales. Como resultado de este trabajo pudo constatarse que estas técnicas ofrecen soluciones a bajo coste, robustas y flexibles. Además, cuando actúan de forma combinada potencian sus virtudes minimizando sus desventajas.

    Además, la arquitectura de búsqueda Soft Computing fruto de la presente tesis fue aplicada a la resolución de problemas combinatorios de interés, tanto en el área de la Catálisis Combinatoria como en el dominio de los Sistemas de Recomendación. Así pues, en un primer paso se estudiaron los requisitos y necesidades de los problemas a resolver dentro del ámbito de ambos dominios. En un segundo paso, la técnica propuesta fue utilizada en el ámbito de la Catálisis Combinatoria tanto para optimizar las condiciones de distintas reacciones, como para determinar las composiciones idóneas de determinados catalizadores para reacciones de naturaleza y complejidad diferentes. Asimismo, la arquitectura de búsqueda planteada fue aplicada en el ámbito de los Sistemas de Recomendación, concretamente sobre un dominio de entretenimiento: la valoración de películas. Para ello se empleó el conjunto de datos MovieLens, utilizado habitualmente como benchmark en este ámbito. Así, la arquitectura fue utilizada para determinar los perfiles de las preferencias de ciertos usuarios a partir de la información disponible sobre ellos o a partir de la información disponible para otros usuarios similares a ellos.

    Finalmente, la arquitectura de búsqueda desarrollada ha sido empleada en la obtención del paquete de aplicaciones o herramientas SoftCombi, que permite el diseño inteligente de experimentos en el ámbito de la Catálisis Combinatoria.