Por Karla Yee Amézaga

El Dr. Carlos Coello es egresado de la Universidad Autónoma de Chiapas y cuenta estudios de maestría y doctorado en Ciencias de la Computación por la Tulane University.

Sus intereses de investigación han sido el diseño e implementación de metaheurísticas bio-inspiradas para optimización y ha desarrollado una gran variedad de nuevas aproximaciones en el campo de la optimización basadas en los algoritmos genéticos, estrategias evolutivas, optimización mediante cúmulos de partículas, colonia de hormigas, evolución diferencial, sistema inmune artificial, programación genética, y búsqueda dispersa.

Karla Yee: ¿Por qué nos visita en el ITAM?

Dr. Carlos Coello: “Me invitó el Dr. González como parte del programa Invitados Distinguidos.”

K.Y.: ¿En qué consiste la optimización evolutiva multi-objetivo?

Dr. C.C.: “Primero tengo que hablar brevemente de los algoritmos evolutivos. Los algoritmos evolutivos son metaheurísticas o técnicas de búsqueda y de optimización que se basan en el principio de la selección natural de Darwin, o sea la supervivencia del más apto. Este tipo de técnicas se utilizan para optimizar toda clase de funciones.  La optimización evolutiva multi-objetivo, en particular, se refiere a problemas de optimización de los que tenemos dos o más funciones objetivo que están en conflicto entre sí.

Por ejemplo, si lo que se quiere es optimizar un puente, normalmente lo que se quiere es minimizar la cantidad de material pues de esa forma los costos serán más bajos. Sin embargo, al mismo tiempo se necesita maximizar la seguridad, lo cual requiere mayor refuerzo y por lo tanto mayor costo. Estos dos objetivos están en conflicto entre sí.

Estos problemas no están claramente definidos matemáticamente y en vez de tener una solución única como en la optimización clásica,  tienen varias soluciones que representan los compromisos entre los objetivos que tenemos.”

K.Y.: ¿Cuáles son las principales áreas donde puede aplicarse?

Dr. C.C.: “Prácticamente en cualquier disciplina,  yo creo que la  ingeniería ha sido una de las disciplinas en las que se ha usado más dado que existen una amplia gama de problemas con modelos matemáticos bien definidos en los que de manera natural existen dos o más funciones objetivo.

En los últimos años me ha tocado ver aplicaciones en informática, en finanzas,  incluso en química analítica; disciplinas en las que hace algunos años nunca hubiera imaginado que habría interés en usar estas técnicas.”

K.Y.: ¿Cuál es el estado actual de la investigación y la aplicación de algoritmos evolutivos de multi-objetivo en México?

Dr. C.C.: “Desafortunadamente en México no hay mucha gente que trabaje en esta área, pienso que esta comunidad de evolutivos deben de ser alrededor de 30 personas y ya específicamente en utilización de optimización evolutiva multi-objetivo estimo que unas 5 o 6 personas y que además, trabajamos en subtemas diferentes, lo cual hace aún más difícil la colaboración cercana.”

K.Y.: Por último, ¿quisiera enviar algún mensaje a los alumnos que estudian o piensan estudiar alguna ingeniería?

Dr. C.C.:  “Que cursen estudios de posgrado. En estos tiempos de globalización, una licenciatura ya no resulta suficiente, es muy importante cursar un postgrado. Me parece que hay excelentes instituciones para cursarlo en el país o en el extranjero.

Cursar un postgrado no sólo les va a servir para adquirir nuevas habilidades, sino también adquirir otro tipo de experiencias, desarrollar su capacidad creativa al estar más en contacto con la investigación; y todo esto para poder ser más competitivos en el mercado global que vivimos hoy en día.”