ALGORITMOS METAHEURÍSTICOS EN LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE ENERGÍA Y MEDICINA

Abstract

En años recientes ha incrementado el desarrollo de metodologías para la solución de problemas de optimización. Los métodos metaheurísticos surgen como una alternativa a los métodos clásicos de optimización y han adquirido gran popularidad debido a su versatilidad en la solución de una amplia variedad de problemas considerados complejos debido a características como la alta multimodalidad, no linealidad y discontinuidad. Sin embargo, muchos de estos métodos propuestos prueban sus desempeños sobre un conjunto de funciones sintéticas con soluciones exactas y comportamientos bien establecidos, sin tener en consideración aplicaciones reales o desarrollos recientes. Remitiendo a lo anterior, en esta tesis, se proponen dos metodologías: La primera refiere a una mejora del algoritmo de búsqueda de cuervos (ICSA “Improved Crow Search Algorithm”) y la segunda es una hibridación del algoritmo de evolución diferencial (DE “Differential Evolution”) e inhibición lateral (LI “Lateral Inhibition”). En el primer enfoque, se propone una variante al algoritmo de búsqueda de cuervos (CSA “Crow Search Algorithm”) para la solución de un problema real de energía. La propuesta del algoritmo mejorado se centra en modificar dos características principales del CSA original: (I) el parámetro fijo probabilidad de conciencia (AP “Awareness Probability”) and (II) el movimiento aleatorio. Con tales modificaciones, el nuevo enfoque conserva la diversidad de las soluciones y aumenta la convergencia al optimo global en problemas de alta multimodalidad. La segunda propuesta es una fusión de dos esquemas distintos: el algoritmo de evolución diferencial e inhibición lateral (DE-LI), está fusión es aplicada en la solución a un problema complejo del área médica. La metodología ICSA es aplicada en la solución del problema de colocación óptima de capacitores (OCP “Optimal Capacitor Placement”), mientras que el método DE-LI se aplica al problema de segmentación automática del vaso retiniano y del disco óptico (AS-RV/OD “Automatic Segmentation of Retinal Vessel and Optic Disc”). Ambos problemas, además de tener una complejidad sustancial en su solución, son de gran relevancia para la comunidad científica debido al fuerte impacto en el medio ambiente y a la salud, respectivamente. Para evaluar el rendimiento de las metodologías propuestas, estas se han sometido en una serie de diferentes experimentos. Los resultados de las simulaciones demuestran el alto rendimiento de los enfoques propuestos en comparación con métodos relacionados dentro de la literatura científica.