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Título:	ALGORITMO EVOLUTIVO PARA LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE CARTERA DE PROYECTOS CON INTERVALOS Y MUCHOS OBJETIVOS
Autor:	Rosas Solorzano, Lorena Rocio.
Data:	2021-06-01
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Descrição:	La selección de la cartera de proyectos (PPS) es un importante problema de decisión que enfrenta cualquier organización. PPS decide cómo invertir recursos en proyectos sujetos a un proceso de decisión, influenciado por múltiples criterios en conflicto. El compromiso de la cartera con el bienestar de la organización, tiene una incertidumbre que afecta directamente las preferencias del tomador de decisiones (DM). MOEA/D es un enfoque bien conocido para abordar problemas de optimización multicriterio, y aún está abierto al desarrollo de estrategias para manejar la incertidumbre en su proceso de búsqueda. Este trabajo se propone a I-MOEA/D, un nuevo método basado en un enfoque MOEA/D, para lidiar con la incertidumbre del DM en los costos y beneficios de los proyectos de las carteras. Las características novedosas propuestas incluyen: a) Manejar un gran número de objetivos, realizando experimentaciones con 2,3,4,8,9,13 y 15 objetivos, haciendo uso de instancias artificiales, creadas mediante un generador de pesos, con uso de funciones de logaritmo natural y un generador de instancias de cartera de proyectos multiobjetivo con intervalos. b) Un método para generar la población inicial, el cual es una estrategia de inicialización para el algoritmo I-MOEA/D, de tal modo que hace uso de intervalos presentes en la información de las carteras, siendo un proceso, que elige un proyecto, siempre y cuando el valor aleatorio uniforme se encuentre por debajo de una selección de umbral predefinida (establecido en 0.5 para este trabajo de investigación) c) Manejar la incertidumbre de recursos, costos y beneficios a través de intervalos. Un experimento comparó I-MOEA / D con el algoritmo I-NSGA-II del estado del arte, en instancias con dos a quince objetivos. Los resultados demuestran la competitividad de I MOEA/D al mejorar la calidad de la solución de I-NSGA-II en la mayoría de los casos
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
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