Optimización de áreas funcionales espaciales mediante algoritmos evolutivos multioperadorAplicación a la delimitación de mercados locales de trabajo

Resumo

En esta tesis por compendio de publicaciones se considera la utilización de algoritmos evolutivos de agrupación (una ampliación de los algoritmos genéticos) para la delimitación de áreas funcionales basada en flujos de interacción. Estos algoritmos se presentan aplicados al caso concreto de los mercados locales de trabajo (MLT), un tipo de área funcional que se emplea en análisis económico regional y en diseño y monitorización de políticas de empleo y de desarrollo económico entre otros usos. La delimitación de áreas funcionales es un problema relevante en diferentes disciplinas. Algunos ejemplos concretos de esos problemas son la detección de comunidades sociales, la detección de áreas funcionales en órganos biológicos, la modularización software, el diseño de circuitos, la partición de grafos y la planificación de áreas de localización en redes celulares. Algunos de estos problemas de gran complejidad han recibido una atención considerable desde las ciencias de la computación, empleando en muchos casos métodos de optimización combinatoria y en particular algoritmos evolutivos. En cambio, la delimitación de MLT en ámbitos oficiales es resuelta mediante técnicas voraces menos sofisticadas que no obtienen resultados cercanos al óptimo Los resultados de esta investigación muestran una mejora sustancial de la calidad de las delimitaciones al compararlas con las ofrecidas por los métodos utilizados con anterioridad, y se abren nuevas líneas de investigación como son el desarrollo y estudio de funciones objetivo, la resolución del problema mediante optimización multiobjetivo y la aplicación de algoritmos evolutivos de agrupación a problemas afines en otras disciplinas.