Hiperheurística basada en minería de datos para la resolución de problemas de caja negra

Resumen

El estudio y resoluci ́on de problemas complejos medianteel uso de metaheur ́ısticas es un tema muy extendido en el ́areade lainteligencia artificial. Sin embargo, estas metaheur ́ısticas o los algorit-mos heur ́ısticos que las componen suelen estar dise ̃nadas para obtener lam ́axima calidad cuando son aplicadas sobre un problema concreto. Esohace que, en la mayor ́ıa de los casos, un mismo algoritmo que es conside-rado estado del arte para un problema determinado, no sea competitivocuando se aplica a otro problema similar. Por otra parte, en los ́ultimosa ̃nos ha aumentado el inter ́es por los algoritmos de caja negra. En estosalgoritmos, no se posee informaci ́on a priori del problema que se est ́atratando solucionar, tan solo se dispone de una funci ́on de evaluaci ́on dela calidad de una soluci ́on. El objetivo principal de esta tesis es el desa-rrollo de una hiperheur ́ıstica que utilice la miner ́ıa de datos para extraerinformaci ́on de utilidad de un problema de caja negra y utilizarla paraproporcionar soluciones competitivas con el estado del arte

Jesús Sánchez-Oro

Profesor Titular de Universidad

Profesor Titular del Departamento de Informática, siendo uno de los investigadores principales del Grupo de Investigación de Algoritmos para la Optimización GRAFO.