Optimizador de tiburón blanco multiobjetivo para la optimización global y el problema de ubicación de instalaciones...

Área de la Ciencia:

• Investigación de las operaciones
• Inteligencia computacional
• Optimización del espacio

Sus antecedentes:

• El optimizador de tiburones blancos (WSO) es un algoritmo de inteligencia de enjambre con amplias aplicaciones.
• La optimización de la ubicación de las instalaciones deportivas es un desafío complejo y con múltiples objetivos.

Objetivo del estudio:

• Proponer un optimizador de tiburones blancos multiobjetivo (MOWSO) para problemas de ubicación de instalaciones deportivas.
• Mejorar la diversidad y distribución de las soluciones no dominadas utilizando un mecanismo de archivo y el cálculo de la distancia óptima de Pareto.

Principales métodos:

• Formulación del problema de ubicación de las instalaciones deportivas como una tarea de optimización multiobjetivo.
• Introducción de la cobertura de residentes y el problema de Weber como funciones objetivas.
• Desarrollar e implementar el MOWSO con una estrategia de gestión de archivos adaptativa.

Principales resultados:

• MOWSO demostró un rendimiento superior en la diversidad y distribución de soluciones en comparación con otros algoritmos en las funciones de referencia de CEC 2020.
• El algoritmo generó con éxito varios esquemas de ubicación óptimos para instalaciones deportivas rurales.

Conclusiones:

• MOWSO es un algoritmo eficaz para resolver problemas de optimización de múltiples objetivos, particularmente en la planificación espacial.
• El método propuesto ofrece opciones valiosas y diversas para la ubicación de instalaciones deportivas rurales, promoviendo el diseño y la planificación inteligentes.