Ajuste, optimización y representación del rendimiento de PBIL y CHC aplicados al problema de la selección de la solución deseada

Abstract

La optimización del rendimiento de CHC y PBIL en su aplicación al problema de la selección de la solución deseada dentro de la resolución de restricciones geométricas es fundamental. Se hace necesario ajustar los factores que influyen en la evolución de ambos algoritmos y caracterizar tal evolución para su adecuación a cualquier instancia del problema. Los experimentos realizados en trabajos anteriores constataron la influencia individual y conjunta de los factores y seleccionaron los valores más adecuados para los mismos. Además, se caracterizó el comportamiento y rendimiento de los algoritmos en su aplicación al problema a través de las distribuciones de longitud de ejecución empíricas (RLDs) y se comprobó a partir de las pruebas de bondad de ajuste como la distribución estadística continua teórica gamma puede modelar tales RLDs. Sin embargo, el banco de instancias sobre el cual se realizó el estudio pertenece a un único tamaño del problema. Nuestro objetivo ahora es el de contrastar los resultados con bancos de instancias de tamaños próximos. La obtención de un representante del rendimiento óptimo de cada algoritmo para cada tamaño: conjunto de valores óptimos para los factores y distribución continua representativa de las RLDs, permitirá generalizar la aplicación óptima de los algoritmos a cualquier instancia del problema, independientemente de su complejidad.