On uncertainty and robustness in evolutionary optimization-based multicriterio decision-making
Salazar Aponte, Daniel Enrique · 2008
Resumen: En esta tesis se abordan los diferentes problemas causados por la presencia de incertidumbre en procesos de toma de decisiones multicriterio, apoyados en metodos evolutivos. A tal fin, se hacen contribuciones metodologicas y algoritmicas relativas al manejo de incertidumbre, en lo referente a la formulacion de los programas matematicos derivados de los problemas de toma de decisiones, asi como tambien acerca de la estructura y funcionamiento de los Algoritmos Evolutivos de Optimizacion Mulitobjetivo (MOEA) empleados para solucionar dichos programas. Entre las contribuciones de la tesis, se presenta un MOEA disenado para trabajar con incertidumbre no probabilistica, llamado IP-MOEA. Por otra parte, se contemplan futuros desarrollos en el area de diseno de MOEA a traves de la comparacion del criterio de minimo arrepentimiento (minimal regret) con el concepto de epsilon-dominancia, como alternativa para el manejo de incertidumbre no probabilistica. De igual modo, se sugiere una reinterpretacion probabilistica del concepto de densidad de un hipercubo, en el almacenamiento mediante hypergrid, para el almacenamiento de soluciones con incertidumbre probabilistica. En la segunda parte de la tesis, se presenta la aplicacion de la metodologia AUREO a tres problemas de seguridad de funcionamiento, relacionados con fiabilidad de sistemas, planificacion y analisis de vulnerabilidad. Los resultados obtenidos son de interes, no solamente para el area de optimizacion evolutiva multiobjetivo, sino tambien para la el area de seguridad de funcionamiento.