Sistemas heurísticos y selección de indicadores

• Autores: Elena Martín García
• Directores de la Tesis: Gerardo Valeiras Reina (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Valcárcel Cases (presid.), José-Ginés Mora (secret.), Francisco Marcellán Español (voc.), José Luis Pino Mejías (voc.), Felipe Sánchez Mateos (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • Los Sistemas Evolutivos buscan soluciones factibles para problemas donde la complejidad de los mismos hacen que no puedan obtenerse soluciones exactas.

    El problema de la selección de indicadores (PSI) es un problema cuyo carácter no polinomial hace que la utilización de heurísticas sea lo más adecuado para obtener soluciones.

    El problema que estudiamos en este trabajo es un problema que está íntimamente relacionado con otros tipos de problemas de tipo combinatorio, así como con problemas de decisión, optimización e incluso problemas de localización.

    El pronóstico de este trabajo es diseñar e implementar un Sistema Evolutivo para resolver el problema de la selección de indicadores y en particular el de la selección de indicadores y en particular el de la selección de indicadores de calidad, problema de gran importancia práctica, económica y social.

    El objetivo del sistema evolutivo es encontrar un subconjunto de indicadores que posea representatividad y coste adecuado. Representatividad en el sentido que dicho subconjunto debe proporcionar una información que sea más o menos cercana a máximo de la información que se pueda obtener y coste adecuado ya que el coste de dicho subconjunto no debe exceder a una cierta cantidad o bien ha de ser mínimo.

    Además con este estudio pretendemos comprobar como un sistema evolutivo puede ser de gran utilidad para resolver problemas cuya naturaleza es similar a la de los mencionados anteriormente. Es decir, es un sistema flexible, constituyendo una herramienta muy adecuada para el proceso de toma de decisiones.

    El algoritmo genético en el que se basa nuestro algoritmo evolutivo utiliza como individuos de la población subconjuntos de indicadores y no las cadenas binarias clásicas, ya que dichos subconjuntos poseen la misma estructura que las posibles soluciones del problema.

    Nuestro sistema trabaja con un conjunto de operadores que son seleccionados dinámicamente, pr