¿Cómo pueden las metaheurísticas ayudarnos a conseguir un mundo más inteligente?

Las metaheurísticas, de las que ya se ha hablado en anteriores entradas en este blog, son algoritmos de optimización que se encuentran en la frontera entre la computación, la inteligencia artificial, y la investigación operativa. Algunos de estos algoritmos tienen nombres y orígenes bien curiosos (e.g. colonias de hormigas, algoritmos genéticos, búsqueda tabú, recocido simulado, etc.), y la mayoría de ellos usan estrategias de búsqueda que permiten hallar soluciones óptimas (o, como mínimo, de gran calidad) a complejos problemas de optimización. Hasta aquí, se podría pensar que estos algoritmos pertenecen sólo al ámbito teórico. Pero nada más lejos de la realidad: en casi todos los ámbitos de la vida nos encontramos con este tipo de problemas de optimización, que surgen normalmente para dar apoyo a la toma de decisiones en áreas tan diversas como los sistemas informáticos distribuidos (e.g., sobre qué nodos conviene desplegar servicios a fin de lograr una determinada disponibilidad al mínimo coste posible), los sistemas de transporte (e.g., qué plan de rutas proporciona una distribución más eficiente), los sistemas de producción (e.g., cómo programar la producción para lograr finalizarla en el menor tiempo posible), los sistemas financieros (e.g., qué productos debo incluir en un portafolio –y en qué cantidad– a fin de minimizar el riesgo a la vez que garantizo un retorno mínimo), los sistemas de telecomunicaciones (e.g., dónde debo ubicar las antenas a fin de lograr la calidad de servicio deseada al menor coste posible), y en casi cualquier otra área imaginable. De hecho, es fácil sostener la hipótesis de que nos encontramos en un mundo cada vez más complejo (por ser más global y más interconectado) y que, en consecuencia, la toma eficiente de decisiones  se convierte en una actividad diaria de creciente dificultad. Es precisamente en este contexto donde las metaheurísticas nos pueden ayudar a conseguir un mundo más “inteligente”.

En efecto, nuestra calidad de vida depende, en gran medida, de estos procesos de toma de decisiones, ya que éstas afectan a aspectos cotidianos como son, por ejemplo: el tráfico en las grandes ciudades, los niveles de contaminación, la calidad de los servicios de telecomunicaciones que usamos, la resolución de disrupciones causadas por retrasos en los vuelos, el tiempo necesario para recibir los productos que compramos online, el precio que pagamos por algunos servicios, la sostenibilidad económica de nuestra empresa, etc.

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Vídeo: An increasingly complex world

Hasta aquí todo claro, pero… ¿no nos dejamos algo importante por el camino? El mundo que nos rodea no sólo es cada vez más complejo, sino que también se caracteriza por mostrar elevadas dosis de incertidumbre y dinamismo. Pensemos por ejemplo lo que ocurre con el tráfico en las grandes ciudades, el movimiento de pasajeros en los aeropuertos, la volatilidad de los mercados bursátiles, o el acceso a sistemas de cómputo en la nube desde dispositivos móviles. En el grupo ICSO del IN3-UOC trabajamos conjuntamente con expertos de diferentes universidades y países en el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos híbridos que sean capaces de afrontar de forma eficiente los retos causados por la incertidumbre y el dinamismo. Así, nuestros algoritmos simheuristics combinan metaheurísticas con simulación para resolver problemas de optimización en escenarios de incertidumbre, mientras que nuestros algoritmos learnheuristics integran metaheuísticas con métodos de machine learning para solucionar problemas de optimización con elementos dinámicos. Las posibilidades de diseño, desarrollo, y aplicación de estos algoritmos híbridos son prácticamente ilimitadas, por lo que siempre estamos interesados en incorporar nuevos retos y talento que nos ayuden en la aproximación a un mundo más inteligente y sostenible.

 

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Vídeo: Simheuristics

En julio de 2017, la UOC co-organiza, junto con la Universidad Pompeu Fabra y la Universidad Rey Juan Carlos, el décimo-segundo congreso internacional sobre metaheurísticas (http://mic2017.upf.edu). Este evento internacional representa una excelente oportunidad para conocer más sobre el tema y también poder conversar con los grandes expertos internacionales que asistirán al evento. Si eres estudiante/titulado UOC (o no UOC) y te interesa explorar este tema en tu tesis fin de grado, máster, o incluso doctorado, anímate a contactarnos.

Ángel A. Juan y Daniel Riera son profesores de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, e investigadores del grupo ICSO del IN3.

 

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