Diseño Automatizado de Metaheurísticas Híbridas Basadas en la Colaboración

La hibridación juega un papel destacado en el fortalecimiento del rendimiento de los algoritmos de optimización (OAs), sin embargo, diseñar OAs híbridos eficientes adaptados a problemas de optimización complejos sigue siendo una tarea formidable. Este artículo presenta una metodología novedosa de arriba hacia abajo para el diseño automatizado de OAs híbridos, tratando el diseño de algoritmos como un problema de meta-optimización. Se desarrolla una plantilla general de diseño para OAs híbridos basados en la colaboración, integrando múltiples estrategias de hibridación por primera vez. Además, se construye un modelo matemático para formular el problema de meta-optimización del diseño algorítmico. Para abordar el reto de meta-optimización, se propone un algoritmo evolutivo multifactorial mejorado para diseñar automáticamente metaheurísticas híbridas eficientes en un entorno multitarea para instancias dadas con características diversas. Para verificar la efectividad de la metodología propuesta, se aplica a las funciones de referencia CEC2017 y al problema de la mochila binaria. Los resultados numéricos han demostrado la viabilidad y eficacia de la metodología propuesta tanto para optimización continua como combinatoria.