Departamento de Computación

Cada día es más frecuente que encontremos problemas de optimización de dos niveles simultáneos (POB). Cada nivel típicamente es un problema de optimización multiobjetivo (POM); donde estas dos funciones pueden ser cooperativas o no. En esta tesis, presentamos métodos paralelos orientados a conjuntos para resolver esta clase de problemas. En particular, nos enfocamos al problema de encontrar el conjunto de soluciones óptimas de Pareto, pero también para el caso de los POMs presentamos métodos paralelos para encontrar el conjunto de soluciones aproximadas. También se presentan métodos paralelos para hallar la familia de frentes de Pareto de problemas de optimización paramétricos (POP). Finalmente, se presenta un estudio en el cual se analiza el paralelismo teórico y práctico que tienen estos métodos.

Abstract

Nowadays, it is more common to deal with bilevel optimization problems (BOP); where typically each level is a multi-objective optimization problem (MOP). These two objective functions can be cooperative, or not. In this thesis, we present parallel set oriented methods for the treatment of these problems. In particular, we address the problem of computing the set of optimal solutions; also, for the case of MOPs, we present parallel methods for finding the set of approximate solutions. Parallel methods are also presented to find the family of Pareto fronts of a given parametric optimization problem (POP). Finally, a study that analyzes the theoretical and practical parallelism, of this methods, is presented.