MULTI-OBJECTIVE MIXED INTEGER NONLINEAR OPTIMIZATION BASED ON PSO WITH APPLICATION TO INTEGRATED WEED MANAGEMENT

LUCÍA DAMIANI; FRANCO A. MOLINARI; MARIANO FRUTOS; GUILLERMO R. CHANTRE; ANÍBAL M. BLANCO

SADIO Electronic Journal of Informatic and Operation Research

SOCIEDAD ARGENTINA DE INFORMÁTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

Lugar: Buenos Aires; Año: 2022 vol. 21 p. 161 - 180

1514-6774

Se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en la metaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas restringidos se le incorporó una técnica basada en el total de las violaciones a las restricciones de cada partícula. Adicionalmente, para tratar variables binarias, se adoptó el método “Angle Modulation”, el cual agrega cuatro variables continuas adicionales que, a través de una función trigonométrica, van proporcionando los valores de todas las variables binarias a lo largo de la exploración. Finalmente, para abordar problemas multi-objetivo, se incorporó una metodología para identificar el frente de Pareto. El algoritmo desarrollado se probó sobre diferentes funciones benchmark de dos y tres objetivos, obteniéndose resultados satisfactorios.Las prestaciones de la herramienta desarrollada se ilustran mediante un caso de estudio de interés agronómico: el diseño de estrategias para el manejo integrado de malezas.