Departamento de Computación

El sistema inmune artificial es un área relativamente nueva que podemos clasificar dentro del grupo de los sistemas computacionales con inspiración biológica, como son las redes neuronales y la computación evolutiva, entre otros. Los sistemas inmunes artificiales son sistemas computacionales adaptativos cuya inspiración está basada en los diferentes mecanismos del sistema inmune biológico, especialmente de los mamíferos, con la finalidad de solucionar problemas de ingeniería complejos, en los que los investigadores del área han mostrado resultados exitosos. En esta tesis presentamos un sistema inmune artificial para solucionar dos problemas importantes dentro del área de optimización numérica. El primer problema que atacamos es el manejo de restricciones en algoritmos genéticos usados para optimización global. El sistema inmune artificial propuesto está basado en el mecanismo mediante el cual el sistema inmune debe aprender los anticuerpos adecuados según el tipo de antígeno que se presente. Este proceso de aprendizaje es conducido por un algoritmo genético el cual es el encargado de manejar las restricciones del problema. Además, se realizó una versión paralela de este algoritmo. Ambas versiones del algoritmo mostraron resultados competitivos con respecto al estado del arte del área. El segundo problema que se atacó, es el de optimización multiobjetivo. El algoritmo propuesto se basa en el principio de selección clonal del sistema inmune y constituye la primera propuesta de este tipo. El algoritmo es capaz de alcanzar el verdadero frente de Pareto de problemas con distintos grados de complejidad (con y sin restricciones) logrando una buena distribución de las soluciones a lo largo de éste. Los resultados obtenidos son competitivos con el estado del arte en el área. Dado que el sistema inmune artificial es una heurística, consideramos importante efectuar un estudio teórico sobre la convergencia del algoritmo. Es por ello que en esta tesis se efectúa una demostración matemática de la convergencia del algoritmo multiobjetivo que se propuso.