Between Tool and Trouble: Improved Tabu Search for Multi-objective Optimization
Objetivo
Mejorar el desempeño de la Búsqueda Tabú en problemas de optimización multiobjetivo, abordando limitaciones relacionadas con la exploración del espacio de soluciones y la calidad del frente de Pareto.
Metodología
- Propuesta de una versión mejorada de Tabu Search multiobjetivo
- Introducción de mecanismos para:
- Mejorar la diversidad de soluciones
- Evitar estancamiento en óptimos locales
- Uso de:
- Estrategias de memoria (listas tabú) más refinadas
- Criterios de selección basados en dominancia de Pareto
- Evaluación mediante:
- Problemas benchmark estándar de optimización multiobjetivo
- Comparación con:
- Versiones tradicionales de Tabu Search
- Otros algoritmos metaheurísticos
Resultados
- Mejora en:
- Calidad del frente de Pareto
- Distribución de soluciones
- Mayor capacidad para:
- Explorar regiones diversas del espacio de búsqueda
- Reducción de:
- Convergencia prematura
- Rendimiento competitivo frente a otros enfoques del estado del arte
Trabajo futuro
- Integración con:
- Algoritmos híbridos (ej. evolutivos + búsqueda local)
- Extensión a:
- Problemas dinámicos
- Escenarios de gran escala
- Incorporación en:
- Sistemas multiagente cooperativos
- Ajuste automático de parámetros del algoritmo
