RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Interfaz gráfica para el análisis de meta-heurísticas y para la visualización de soluciones a problemas de optimización combinatoria
A1 Álvarez Martín, Carolina Candelaria
A2 Grado En Ingeniería Informática
K1 meta-heurísticas
K1 interfaz gráfica
K1 problemas de optimización
K1 gráficas
K1 estadísticas
K1 herramientas de resolución
AB Los problemas de optimización complejos podemos reconocer que suponen un reto en el momento de encontrar una solución óptima o una solución cercana a la óptima en un tiempo computacionalmente viable. Para ello se hacen uso de métodos de optimización mediante metaheurísticas que ofrecen soluciones factibles en un tiempo razonable para este tipo de problemas. Aunque es necesario tanto tener un conocimiento profundo del problema a tratar como de la técnica algorítmica que se va a utilizar. Las metaheurísticas bioinspiradas hacen uso de técnicas basadas en la naturaleza tales como la evolución biológica, la selección natural y la mutación, a lo largo de las diferentes evaluaciones. En cada evaluación se seleccionan aquellas soluciones que maximicen o minimicen la función objetivo para seguir evolucionando . A lo largo de los años han nacido herramientas que facilitan el uso de metaheurísticas separando la definición del problema de la implementación del resolutor en sí mismo.Permitiendo utilizarlas centrándose en realizar una buena definición del problema en lugar de en las técnicas algorítmicas a utilizar. Este proyecto nace de la necesidad de implementar una interfaz gráfica que mejore y facilite la observación de las soluciones generadas en los estudios de viabilidad de una o varias técnicas metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. Haciendo uso de librerías de python tales como Bokeh o Pandas se ha conseguido el desarrollo de una aplicativo web en el que se ofrece una serie de herramientas que permiten la evaluación de un conjunto de soluciones generadas por un algoritmo de optimización mediante un análisis estadístico y una visualización gráfica de las mismas. Empleando un fichero en formato JSON para la introducción de los datos del estudio haciendo que sea posible la automatización de la entrada de las soluciones para su posterior visualización y generación de estadísticas. El aplicativo también ofrece una funcionalidad para observar la evolución de la calidad de las soluciones a lo largo de las evaluaciones mediante una animación, brindando una perspectiva dinámica de cómo los algoritmos progresan y evolucionan a lo largo del tiempo. En conclusión, se ha implementado una herramienta poderosa para observar y mejorar la calidad de las soluciones a problemas de optimización complejos y que podría mejorarse en un futuro para la visualización de las soluciones en la dimensión de las variables.
YR 2023
FD 2023
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/33045
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/33045
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 24-nov-2024