IMPACTO DE LA AUTO-ADAPTACIÓN EN AMBIENTES DINÁMICOS CON FRECUENCIA DE CAMBIO VARIABLE

Abstract

Diversos escenarios pueden ser modelados como problemas dinámicos de optimización (PDOs), los cuales han sido abordados por técnicas meta-heurísticas en los últimos años. Sin embargo, hasta el momento, la mayoría de los trabajos existentes asumen que los cambios en el problema ocurren en intervalos iguales de tiempo, lo cual pudiera resultar idealista en escenarios reales. En contraste, los PDOs con frecuencia de cambio variable (PDOFCVs) imponen como principal reto al algoritmo: cómo adaptarse rápidamente a ambientes diferentes a lo largo del tiempo. En este sentido, la auto-adaptación es una técnica de control de parámetros que ha resultado efectiva en contextos similares. El presente trabajo tiene por objetivo por tanto, analizar la influencia de la auto-adaptación en la solución de PDOFCVs. Para lograrlo, hemos diseñado un estudio experimental considerando una técnica de auto-adaptación recientemente propuesta, y en varios escenarios de prueba. Los resultados indican que la auto-adaptación posee un impacto positivo y significativo en el rendimiento de los algoritmos en este contexto.