Diseño de un algoritmo multiobjetivo bioinspirado para generar zonas electorales
2014Profesores: Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade y Dr. Eric Alfredo Rincón García (UAM Azcapotzalco)
Resumen: El diseño de zonas es un problema que consiste en agrupar unidades geográficas en un número predeterminado de zonas que minimizan una función objetivo, al tiempo que se satisfacen ciertas restricciones, principalmente relacionadas con su topografía. Dentro de sus aplicaciones más frecuentes se encuentran el diseño de distritos electorales, diseño de zonas de ventas, diseño de zonas escolares y el uso de tierras. Con este planteamiento, el diseño de zonas puede presentar objetivos múltiples, posiblemente en competencia entre sí, lo cual hace necesario llegar a una solución en la que todos los objetivos sean satisfechos en un grado aceptable. Para simplificar su solución, muchos de estos problemas tienden a modelarse como mono – objetivo usando sólo una de las funciones originales y manejando las adicionales como restricciones, o bien con una función objetivo obtenida como la suma ponderada de los objetivos originales.
En esta propuesta de trabajo de investigación se diseñará un algoritmo multiobjetivo basado en una técnica bioinspirada como colonia de abejas artificiales, optimización por colonia de hormigas, optimización por enjambre de partículas, entre otras, para el diseño de zonas electorales con dos objetivos, equilibrio poblacional y compacidad geométrica. El algoritmo será aplicado en instancias reales obtenidas en el Instituto Federal Electoral, y los resultados obtenidos se compararán con los reportados en la literatura existente.
Objetivo general
- Diseñar un algoritmo para construir zonas que promuevan el equilibrio poblacional y la compacidad geométrica.
Objetivos específicos
- Realizar el estado del arte de las diferentes técnicas multiobjetivo bioinspiradas.
- Diseñar un algoritmo multiobjetivo basado en técnicas bioinspiradas para construir zonas que promuevan el equilibrio poblacional y la compacidad geométrica.
- Aplicar el algoritmo diseñado en instancias reales.
- Comparar los resultados obtenidos con los reportados en la literatura especializada.
Ultima actualización 14/08/2022 por pcyti