Le tecniche multiobiettivo nei problemi di ottimizzazione

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L'ottimizzazione di un problema ingegneristico comporta spesso la necessità di considerare contemporaneamente i diversi aspetti, spesso tra loro conflittuali, che contribuiscono alla bontà della soluzione. Se tali aspetti sono riconducibili ad un'unica metrica, è possibile formulare un modello mono-obiettivo del problema e risolverlo con le numerose e consolidate tecniche che la ricerca operativa ha messo a punto per tale tipologia di problemi. Se questo non è il caso, l'approccio classico consiste nell'individuare un vettore di pesi che traduce l'importanza relativa degli obiettivi e nell'aggregare gli obiettivi in un'unica funzione, avendo opportunamente normalizzato le diverse funzioni obiettivo. In questo modo il problema multi-obiettivo è ricondotto ad una formulazione mono-obiettivo. Tale modo di procedere è accettabile se è disponibile un affidabile vettore delle preferenze, altrimenti è preferibile che la ricerca della soluzione ottima avvenga in due fasi: nella prima si individuano le soluzioni non dominate sulla frontiera di Pareto e nella seconda si sceglie la migliore o le migliori tramite un approccio multicriterio. Infatti, se è vero che bisogna sapere cosa si vuole per operare una scelta e che quindi prima o poi bisogna fornire informazioni in tal senso al sistema di supporto alle decisioni, è pur vero che l'avere preliminarmente ristretto il campo delle possibili soluzioni, consente al decisore di farsi un'idea più precisa sull'oggetto della decisione e quindi di meglio valutare i parametri di scelta.
Poiché l'efficacia della procedura dipende molto dalla corretta individuazione delle soluzioni paretiane, ci si prefigge inizialmente di analizzare i diversi approcci proposti in letteratura per l'esplorazione della frontiera di Pareto. In particolare si vuole approfondire l'approccio basato sull'impiego di algoritmi genetici, che sembra il metodo più promettente alla luce dei risultati ottenuti recentemente in letteratura. L'algoritmo da progettare per l'esplorazione dello spazio delle possibili soluzioni, dovrà tenere conto degli eventuali vincoli del problema.
La seconda parte della ricerca riguarda le tecniche di supporto alle decisioni per la scelta della soluzione migliore tra quelle individuate nella prima fase della procedura di
ottimizzazione. Saranno esaminate le tecniche multi-attibuto più accreditate in letteratura con particolare riferimento al metodo ELECTRE.
La ricerca si concluderà con l'applicazione della procedura messa a punto a problemi ingegneristici nel settore della logistica e dello scheduling.

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Le tecniche multiobiettivo nei problemi di ottimizzazione
StatoAttivo
Data di inizio/fine effettiva1/1/05 → …

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