Resumen del trabajo fin de master

En este trabajo se considera una metodología reciente para la evaluación de los objetivos y el rendimiento alcanzados por algoritmos diseñados con el fin de resolver problemas de aprendizaje automática o de optimización. El procedimiento ([4]) se fundamenta en el análisis de los resultados en un amplio espacio de instancias. Las conclusiones alcanzadas incluyen la visualización en 2 dimensiones de regiones de ese espacio en los que el rendimiento de un algoritmo dado es diferente al de otro, empleando técnicas de reducción de la dimensionalidad. Es posible también utilizar las características de las instancias para predecir el resultado de un algoritmo en circunstancias no consideradas previamente y se puede mostrar, de forma visual y objetiva, los puntos fuertes y débiles de los algoritmos analizados. La revisión de la literatura permite ver la descripción y aplicación de esta metodología en problemas clásicos de optimización como el del máximo flujo ([1]), de planificación de personal ([2]) o de la mochila ([5]) y también en problemas de aprendizaje automático como el de clasificación ([3]). Es una cuestión abierta la aplicación de la metodología a un amplio número de problemas y algoritmos.