Nichos y operadores de macromutación para problemas de optimización con funciones multimodales no-estacionarias

Abstract

El interés en la optimización de funciones multimodales dinámicas se ha acrecentado en los últimos años debido a que muchos de los problemas del mundo real poseen esta característica. En este tipo de problemas, el objetivo es seguir la trayectoria del óptimo global tan cercanamente como sea posible, a medida que éste se desplaza sobre el espacio de búsqueda. En este trabajo se presentan tres métodos de mantenimiento de diversidad, uno de nichos conocido como fitness sharing y dos operadores de macromutación: random inmigrantes y recrudescenca. La efectividad y/o limitaciones de cada técnica y de combinaciones de ellas es discutida y analizada.