Optimización en el mundo real: la multimodalidad

Abstract

En cualquier rama de la ciencia e incluso en la misma rutinaria actividad humana la optimización está permanentemente presente. Los conceptos y técnicas de optimización que se explican en muchos planes de estudios se reducen a lo más básico: lo relacionado, de manera exclusiva, con la derivación. Esto conduce, de manera inexorable, a que los ejemplos presentados deban ser realmente elementales y desprovistos de conexión práctica con los problemas de optimización del mundo real. Para este tipo de problemas, las técnicas básicas para explorar el espacio de búsqueda ¿ si es que se pueden aplicar ¿, casi nunca garantizan la obtención del óptimo global que, generalmente, es el objetivo. Una de las dificultades estriba en que la mayor parte de problemas de optimización reales son multimodales, lo que significa que en el paisaje asociado a una función objetivo coexisten muchos óptimos locales, en los cuales los algoritmos de optimización habituales quedan fácilmente atrapados. En este artículo te mostramos las dificultades, con frecuencia insospechadas, que la multimodalidad plantea en la optimización. Para ello hacemos uso de un objeto de aprendizaje interactivo en el que se utiliza un conjunto de formas de visualización de diversas funciones del benchmarking de la literatura sobre optimización. El uso de este objeto de aprendizaje te proporcionará competencias imprescindibles para la compresión e interpretación de la multimodalidad en la optimización, punto de partida para una capacidad competencial transversal y multidisciplinar ante una futura necesidad profesional de resolver problemas de optimización como los que se presentan en las aplicaciones reales.