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Christian Blum: “Nuestro algoritmo híbrido puede aplicarse en la resolución de problemas de optimización del día a día”

Christian Blum, investigador del IIIA-CSIC, ha sido galardonado con el premio SEIO-Fundación BBVA, por el desarrollo de un algoritmo híbrido que combina la metaheurística y la investigación operativa (OR, en inglés) de forma novedosa para resolver problemas complejos caracterizados por diversas variables y muchas posibles soluciones. Puede aplicarse a problemas dentro del sector de la industria o de la educación.

Christian Blum, investigador del IIIA-CSIC, es uno de los galardonados con el premio SEIO-Fundación BBVA.Un estudio llevado a cabo por investigadores del Institut d'Investigació en Intel·ligència Artificial (IIIA-CSIC), la Universidad de la Concepción, la Universidad de Manchester y la Universidad del País Vasco EHU/UPV, ha desarrollado un nuevo algoritmo general para la optimización combinatoria.

Esta investigación ha desarrollado un algoritmo híbrido novedoso que combina componentes algorítmicos del campo de la metaheurística con técnicas exactas del campo de la investigación operativa. 

Por un lado se encuentra la metaheurística, un concepto algorítmico general, que sirve para resolver problemas de optimización. Es como la serie de instrucciones que se siguen cuando se elabora una receta. Y, por otro lado, está la OR, que es una rama de las Matemáticas Aplicadas. Lo novedoso de esta investigación se debe precisamente a la hibridación de ambas técnicas.

El propósito de esta nueva técnica es la de diseñar mejores mecanismos de optimización combinatoria para resolver problemas, aspecto clave en muchos contextos industriales y educacionales.

Un ejemplo donde podría ser de gran ayuda esta técnica es en la optimización de rutas de vehículos: imagine una empresa de logística que tiene uno o más almacenes para su flota de vehículos y uno o varios almacenes para guardar sus productos. Cada día los productos deben entregarse a los clientes en relación a los pedidos que han hecho. Esto significa que las entregas deben asignarse a los vehículos, y que deben encontrarse las rutas óptimas para que los vehículos ahorren gasolina y tiempo.

Encontrar la mejor solución válida en relación a su calidad no siempre es posible, por lo que las técnicas metaheurísticas aspiran a encontrar soluciones “lo suficientemente buenas” dentro de un tiempo computacional razonable. Además, en ocasiones, estos algoritmos empiezan con soluciones válidas y van aplicando repetidamente pequeños cambios con el propósito de obtener soluciones mejoradas.

En relación a la optimización, la mayoría de los esfuerzos en OR se han dedicado al desarrollo de técnicas exactas, es decir, técnicas matemáticas centradas en la optimización que son capaces de obtener soluciones óptimas probadas.

Aún así, estas técnicas llegan a su límite conforme las problemáticas adquieren un mayor volumen, dependiendo de las características del problema en cuestión. Es en estos casos cuando investigadores y profesionales normalmente acuden a algoritmos aproximados como las heurísticas o metaheurísticas, que no solo se desarrollan en OR, sino también, por ejemplo, en Inteligencia Artificial. Los algoritmos aproximados pueden proporcionar muy buenas soluciones (aunque no siempre óptimas) en un tiempo computacional menor.

Christian Blum (IIIA-CSIC), uno de los investigadores premiados, declara que “hace unos 20 años los investigadores comenzaron a dirigirse a las combinaciones o hibridaciones de algoritmos de diferentes tipos. La técnica de optimización por la que hemos recibido el premio SEIO-Fundación BBVA, llamada CMSA, es uno de estos algoritmos híbridos desarrollado a través de técnicas metaheurísticas y técnicas de OR. Está pensado para combinar lo mejor de ambas y crear un proceso de optimización más fiable. Puede decirse que, hoy en día, las técnicas metaheurísticas (híbridas) utilizadas para muchos problemas de optimización reales son de última generación”.

Premio SEIO-Fundación BBVA

Tras ganar este premio, Christian Blum declara que “me produce una enorme satisfacción profesional. Como investigador estás acostumbrado al fracaso. Es algo muy natural porque normalmente nos adentramos en territorio inexplorado y no sabemos de antemano cómo saldrán las cosas. Desde esta perspectiva, apreciamos especialmente aquellas ocasiones en las que sí obtenemos resultados exitosos. El desarrollo del algoritmo CMSA es claramente uno de esos éxitos”.

Los premios de SEIO-Fundación BBVA se crearon en 2020 y son los únicos premios a nivel nacional concretamente dedicados a las contribuciones en OR y en el campo de la estadística. Por este motivo, se encuentran “entre los premios más importantes” de este tipo para todos los investigadores que trabajan en OR o estadística.

Junto a Christian Blum, otros investigadores involucrados en esta investigación han sido Pedro Pinacho (Universidad de la Concepción, Chile), Manuel López-Ibáñez (Universidad de Manchester, Reino Unido) y José A. Lozano (Universidad del País Vasco EHU/UPV).