On the application of multiobjective optimization to software development process and antenna designing

• Autores: Javier Moreno Martín
• Directores de la Tesis: Daniel Rodríguez García (dir. tes.) , José Javier Martínez Herráiz (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2020
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Antonio Lozano Alonso (presid.) , Iván González Diego (secret.) , Antonio Jesús Nebro Urbaneja (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen
  • español

    Esta tesis doctoral, presentada como compendio de artículos, explora los beneficios prácticos del uso combinado de la optimización multi-objetivo con aplicaciones de simulación.

    En esta tesis, con un caracter de aplicación, se aportan ideas prácticas sobre cómo combinar meta-heurísticas aplicadas a la optimización de problemas con herramientas y técnicas de simulación. La simulación permite estudiar problemas complejos antes de implementarlos en el mundo real.

    Los problemas de optimización son de los más complicados de resolver. Involucran 3 o más variables y en muchos casos no pueden ser resueltos matemáticamente. La simulación permite modelar el problema, pero son una ayuda insuficiente a la hora de encontrar las mejores soluciones a dicho problema. En estos casos, el trabajo conjunto de la herramienta de simulación con metaheurísticas de optimización permiten abordar estos problemas con costes computacionales razonables, obteniendo resultados muy cercanos al óptimo. Debe tenerse en cuenta que las soluciones de los problemas multiobjetivo contienen un conjunto de variables donde habitualmente mejorar (optimizar) una variable, suponga empeorar (hacer menos óptima) otra(s). Por tanto, lo deseable es encontrar un conjunto de soluciones donde cada variable se optimiza teniendo en cuenta el posible impacto negativo en el resto de variables. A ese conjunto de soluciones, se le suele conocer como el Frente de Pareto Óptimo. Esta tesis presenta dos problemas reales, complejos y pertenecientes a campos totalmente distintos, que han sido resueltos de forma existosa, aplicando la misma técnica: Simulación combinada con optimización multiobjetivo.

    Esta tesis comienza presentando un caso de técnicas de optimización multiobjetivo a través de la simulación para ayudar a los directores de proyectos de software a encontrar las mejores configuraciones para los proyectos basados ITIL (Information Technology Infrastructure Library), de manera que se optimicen las estimaciones de calendario para un proyecto determinado, el tiempo y la productividad. Los datos de gestión de proyectos pueden obtenerse mediante simulación, por ejemplo, para optimizar el número de recursos utilizados en cada fase de la vida del proyecto.

    También se presenta otro caso de estudio sobre la forma en que la optimización de la simulación puede ayudar en el diseño de cualquier tipo de antena. En este caso de estudio, el objetivo es lograr una antena helicoidal, de doble banda, lo más compacta posible, para la telemetría, el seguimiento y el control (TTC) de los satélites. En los satélites es esencial reducir el volumen y el peso de los dispositivos instalados, manteniendo al mismo tiempo los requisitos de funcionamiento.

    Adicionalmente, esta tesis realiza un aporte teórico proponiendo un nuevo algoritmo llamado MNDS (Merge Non-Dominated Sorting) que mejora el rendimiento de los algoritmos de optimización multi-objectivo basados en el cálculo del Pareto Front.

  • English

    This thesis, presented as a collection of articles, explores the practical benefits of using multi-objective optimization combined with simulation applications.

    In this thesis, with practical application, we provide practical insights about how metaheuristics combined with simulation, i.e., simulation optimisation, can provide solutions in real world applications. This thesis begins by presenting a case of multi-objective optimisation techniques via simulation to help software project managers find the best configuration for ITIL (Information Technology Infrastructure Library) based projects, such that schedule estimates for a given project, time and productivity are optimised.

    Project management data can be obtained via simulation, for example, to optimize the number of resources used in each phase of the project life.

    Another case study is also presented about how simulation optimisation can help with the design of any type of antenna. In this case study, the objective is to achieve a dualband helical antenna, as compact as possible, for Telemetry, Tracking, and Control (TTC) of satellites. Reducing the volume and weight of any devices installed on satellites while maintaining their operational requirements is of paramount importance.

    Finally, an algorithm will be presented that improves the performance of a part of some meta-heuristic multi-objective optimization algorithms, known as the Pareto front calculation