Los algoritmos coevolutivos son técnicas de optimización heurística que imitan los principios biológicos de la selección natural. Estos algoritmos se han aplicado con éxito a varios dominios de optimización industrial. Sin embargo, la comprensión teórica de estos métodos ha sido limitada.
El candidato seleccionado contribuirá, junto con los miembros del equipo (el PI, dos postdoctorados y dos estudiantes de doctorado) y socios académicos e industriales internacionales, al desarrollo de la base teórica necesaria para el diseño de algoritmos coevolutivos eficientes y confiables. Recientemente, ha habido un progreso significativo en el análisis del tiempo de ejecución (también llamado tiempo de optimización) de algoritmos evolutivos utilizando técnicas rigurosas de la teoría de la probabilidad, algoritmos aleatorios y complejidad computacional. Este proyecto ampliará este análisis a los algoritmos coevolutivos. Los resultados sobre el tiempo de ejecución de los algoritmos coevolutivos darían una idea de cómo su comportamiento depende de la configuración de sus parámetros y de las características del juego subyacente. Además del trabajo teórico, el estudiante de doctorado también implementará y evaluará el desempeño de algoritmos coevolutivos en el contexto de problemas del mundo real en colaboración con socios industriales.
