Optimización Evolutiva Multi-Objetivo: Algoritmos, Aplicaciones y Retos Actuales

Autor: Carlos Artemio Coello Coello
El uso de algoritmos evolutivos y otras metaheurísticas bio-inspiradas en la solución de problemas de optimización con dos o más funciones objetivo (normalmente en conflicto entre sí) se ha vuelto muy popular en los últimos 18 años. Esta área de investigación, conocida como "optimización evolutiva multi-objetivo" ha tenido un crecimiento muy acelerado, lo cual dificulta la incursión de nuevos investigadores y estudiantes de posgrado, debido al intimidante volumen de información disponible al respecto. En esta plática se dará un panorama general de las tendencias actuales de investigación en torno al desarrollo de algoritmos. Asímismo, se describirán brevemente algunos de los temas de investigación que han atraído más la atención en años recientes, incluyendo los problemas con muchas funciones objetivo, la solución de problemas con funciones objetivo muy costosas y el desarrollo de esquemas híbridos que combinan metaheurísticas con métodos de programación matemática. Adicionalmente, se mencionarán algunas de las muchas aplicaciones del mundo real en las cuales los algoritmos evolutivos multi-objetivo han resultado de gran utilidad.