Region-based memetic algorithms for global and multimodal continuous optimisation

Abstract

Esta tesis se centra en el estudio y el dise~no de algoritmos meméticos (AMs) para optimización continua. Esta investigación se inicia con el estudio de la cooperación entre los componentes de búsqueda global (BG) y la búsqueda local (BL) del AM, y conduce a la propuesta de una nueva estrategia de nichos denominada estrategia de nichos basada en regiones (region-based niching). A partir de dicha propuesta de nichos, se han desarrollado una nueva familia de AMs, denominados AMs basados en regiones. La originalidad de esta estrategia se basa en dividir el espacio de búsqueda en hipercubos de igual tama~no denominados regiones que definen los límites de cada nicho. Cuando es incluído dentro de un AM, se mantiene de tal modo la diversidad que se garantiza una más adecuada exploración del espacio de búsqueda. El objetivo es ofrecer una más controlada separación entre el componente de BL y el de BG para mantener las tareas de exploración y explotación lo más separadas posibles, y mejorar así la eficiencia de la búsqueda.