Resumen

Se propone un algoritmo mejorado de optimización por enjambre de partículas (PSO, por sus siglas en inglés) para resolver problemas de programación multiobjetivo en dos niveles (BLMPP, por sus siglas en inglés). Para este tipo de problemas, el algoritmo propuesto simula directamente el proceso de toma de decisiones de la programación en dos niveles, lo cual es diferente a la mayoría de los algoritmos tradicionales diseñados para versiones específicas o basados en suposiciones específicas. El BLMPP se transforma para resolver problemas de optimización multiobjetivo en el nivel superior y en el nivel inferior de manera interactiva mediante un PSO mejorado. Y un conjunto de soluciones aproximadas óptimas de Pareto para el BLMPP se obtiene utilizando la estrategia de élite. Este procedimiento interactivo se repite hasta encontrar las soluciones óptimas de Pareto precisas del problema original. Finalmente, se presentan algunos ejemplos numéricos para ilustrar la viabilidad del algoritmo propuesto.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Optimización por enjambre de partículas; Problema de programación multiobjetivo en dos niveles; Proceso de decisión; Procedimiento interactivo; Soluciones óptimas de Pareto
• Keywords:Proposed algorithm; Particle swarm optimization; Bilevel multiobjective programming problem; Decision process; Interactive procedure; Pareto optimal solutions