Evaluación de Desempeño del Optimizador Hiperheurístico Cooperativo Paralelo (PCHO)

Abstract

El Optimizador Hiperheurístico Cooperativo Paralelo (PCHO) es un resolvedor de alto nivel que se desarrolló originalmente para la optimización en ingeniería de procesos (Oteiza et al., 2021). El algoritmo comprende las metaheurísticas clásicas denominadas Algoritmos Genéticos (GA), Recocido Simulado (SA) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), cuyos parámetros se eligen de forma adaptativa durante las ejecuciones. Dado que PCHO ha mostrado un rendimiento satisfactorio con colecciones que contienen exclusivamente problemas de ingeniería química, es un reto ampliar su alcance realizando una mayor variedad de pruebas. Por lo tanto, este trabajo se centra en evaluar el rendimiento algorítmico mediante pruebas que comprenden problemas multidimensionales duros y escalables, con funciones unimodales ó multimodales. Para analizar la eficacia algorítmica se adoptaron dos indicadores de rendimiento. El primero es una distancia que muestra la proximidad del resultado final a la mejor solución. El otro es la brecha de aptitud, que evalúa la calidad de la solución obtenida en términos del error relativo del valor de aptitud alcanzado. Para evaluar la eficiencia de PCHO se compararon sus tiempos de ejecución con los tiempos de las versiones autónomas de GA, SA y PSO en los que estas alcanzan una solución de calidad semejante a la lograda por el optimizador PCHO. Se presentan algunas estadísticas relativas a los indicadores de rendimiento que sustentan la eficiencia, robustez y fiabilidad del optimizador. El estudio experimental también valida el teorema de "no hay almuerzo gratis” que estipula que ningún algoritmo es eficiente para tratar todos los problemas de optimización.