RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 El problema bi-objetivo de cubrimiento máximo y cubrimiento reforzado
A1 Carretero Alarcón, Tomás
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Frontera de Pareto
K1 POM
K1 PLE
AB La optimización es importante para la toma de decisiones en la vida diaria, pero en el mundo empresariales un pilar fundamental a la hora de mejorar la eficiencia de los procesos, reducir el uso de recursosy aumentar la rentabilidad. Todo esto se puede traducir en una mejora competitiva de la empresa enel mercado, ya que no aplicar técnicas de optimización puede suponer quedarse por detrás de la competencia.Sin embargo, la mayoría de los problemas de optimización no son unidimensionales, sino quetienen múltiples objetivos que pueden entrar en con icto entre sí, lo que supone que, al mejorar uno delos objetivos, se empeore otro.El objetivo de estre Trabajo de Fin de Grado (TFG) es estudiar y compender los problemas deoptimización multi-objetivo. Se ha realizado un estudio exhaustivo de todo el problema de optimizaciónmulti-objetivo, desde de nir los conceptos básicos de este, tales como los espacios objetivo y decisión,hasta explicar conceptos más avanzados como las soluciones débilmente y estrictamente eficientes, laeficiencia prorpia de las soluciones o la dominancia propia de unas soluciones sobre otras.No sólo se han estudiado las bases teóricas del problema multi-objetivo, sino que también se hainvestigado acerca de los principales métodos para resolver estos problemas, analizando sus fundamentosmatemáticos e implementándolos en XPRESS. Así mismo, se han puesto a prueba estas implementaciones,para resolver un problema real bi-objetivo de cubrimiento máximo y cubrirmiento máximo reforzado.Con el objetivo de comparar ambos métodos de obtención de la frontera de Pareto, y poder establecerdiferencias, puntos fuertes y puntos más débiles de cada uno, se han ejecutado para varios conjuntos dedatos.La memoria del TFG se ha elaborado con LaTeX, pero esta no es la única herramienta utilizada, yaque también se ha utilizado XPRESS para implementar los métodos de optimización multi-objetivo, yPython para procesar los conjuntos de datos así como para generar los gráficos que se han incluido enesta memoria.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77798
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77798
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 22-sep-2025