COSYO – COmplex SYstem Optimization

Investigador principal: Abraham Duarte Entidades financiadoras: URJC y Comunidad de Madrid (URJC-CM-2008-CET-3731) Duración: 01/01/2009 - 31/12/2009

Resumen:

Existe un tipo de problemas de optimización especialmente difíciles de resolver en los que se dispone sólo de información parcial, denominados Sistemas Complejos. En ellos no se tiene una descripción explícita del problema ya que algunos de sus elementos característicos, como son la función objetivo o las restricciones, se obtienen de forma indirecta. Como consecuencia, éstos se tratan como una caja negra.

El proyecto de investigación se centrará en el diseño de un Solver genérico (Context-Independent Solver) para la optimización de sistemas complejos mediante técnicas metaheurísticas. El Solver desarrollado generará soluciones como entrada a la caja negra y posteriormente analizará el resultado devuelto, extrayendo información sobre las soluciones, de tal forma que iterativamente se vayan generando soluciones de mayor calidad

Para diseñar el Solver, en primer lugar se categorizarán los problemas en función de si están descritos mediante variables enteras, permutaciones de elementos o variables continuas. Posteriormente, se diseñará un método basado en metaheurísticas para resolver cada tipo de problema. El último paso del diseño del Solver genérico consistirá en la integración de los tres métodos en un único esquema general que seleccionará el más adecuado para la resolución de cada problema. El Solver se complementará con una implementación del mismo en una herramienta denominada COSYO.

COSYO será un Solver genérico para la optimización de sistemas complejos modelados como una caja negra. Se considerarán dos perfiles de usuario de la herramienta. Por un lado, investigadores o profesionales con conocimientos de optimización (usándolo como librería de programación) y, por otro lado, profesionales que no tengan conocimientos avanzados en optimización (usándolo desde la hoja de cálculo de OpenOffice.org)

Los métodos propuestos en el desarrollo del proyecto se compararán con los mejores métodos existentes para ese tipo de problemas tanto en el ámbito académico como en el comercial. Esto dará lugar tanto a una aplicación que proporcione soluciones de gran calidad como a publicaciones científicas de impacto internacional.

Isaac Lozano-Osorio
Isaac Lozano-Osorio
Artificial Intelligence Phd Student

Isaac Lozano se graduó en el Doble grado de Ingeniería Informática e Ingeniería de Computadores por la Universidad Rey Juan Carlos.Al finalizar el doble grado, fue galardonado con el premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera. Posteriormente, realizó un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial (UIMP). Actualmente realiza su tesis doctoral en la Universidad Rey Juan Carlos, dirigida por los profesores Abraham Duarte y Jesús Sánchez-Oro Sus principales intereses de investigación se centran en la interfaz entre las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización modelados por grafos.