Conferencia del prof. Dr. El-Ghazali Talbi

Título: Una visión unificada desde el punto de vista de la metaheurística para la resolución de modelos de optimización multiobjetivo.
Ponente: El-Ghazali Talbi
Date: 27/04/2016 11:00 h
Lugar: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Resumen:
El objetivo de esta presentación es el de mostrar una visión unificada de los métodos existentes basados en metaheurísticos para la resolución de modelos de optimización multiobjetivo. Se introduce un modelo robusto y flexible teniendo en cuenta tres puntos principales: asignación, preservación de la diversidad y elitismo. Dicho modelo se valida mediante la demostración de cómo los métodos de la literatura pueden encajar perfectamente con él. Así, se propone una implementación modular que se integra satisfactoriamente en un marco de ámbito general dedicado al diseño reutilizable de técnicas para la optimización metaheurística multiobjetivo, como los algoritmos evolutivos.
Breve Bio:
El-Ghazali Talbi posee un máster y un doctorado en investigación en Ciencias de la Computación por el Instituto Nacional Politécnico de Grenoble, en Francia. Es profesor titular de la Universidad de Lille y director del grupo de investigación DOLPHIN perteneciente al laboratorio de Ciencias de la Computación de Lille (LIFL, Universidad de Lille 1, CNRS) y del Institut National de Recherche dédié au Numérique (INRIA-Lille Nord Europe). Sus temas de investigación actuales se centran en el campo de la optimización multiobjetivo, los algoritmos paralelos, la metaheurística, la optimización combinatoria, los clústers y la computación en la nube, la optimización cooperativa e híbrida, y aplicaciones a logística/transporte, bioinformática y redes. Title: A unified view of metaheuristics for multi-objective optimization
Speaker: El-Ghazali Talbi
Date: 27/04/2016 11:00 h
Location: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Abstract:
The aim of this talk is to present a unified view of metaheuristic approaches for multi-objective optimization. Following three main issues dealing with fitness assignment, diversity preservation and elitism, a robust and flexible model is introduced. This model is validated by demonstrating how state-of-the-art methods can conveniently fit into it. Then, a modular implementation is proposed and is successfully integrated in a general purpose software framework dedicated to the reusable design of multi-objective metaheuristic optimization techniques such as evolutionary algorithms.
Brief Bio:
El-Ghazali Talbi received the Master and Ph.D. degrees in Computer Science from the Institut National Polytechnique de Grenoble in France. He is a full Professor at the University of Lille and the head of DOLPHIN research group from both the Lille’s Computer Science laboratory (LIFL, Universite Lille 1, CNRS) and INRIA Lille Nord Europe. His current research interests are in the field of multi-objective optimization, parallel algorithms, metaheuristics, combinatorial optimization, cluster and cloud computing, hybrid and cooperative optimization, and applications to logistics/transportation, bioinformatics and networks. Professor Talbi has to his credit more than 150 international publications including journal papers, book chapters and conferences proceedings.