Los algoritmos evolutivos en programación multiobjetivo han llegado a ser muy populares en las últimas dos décadas, y actualmente, son uno de los campos de investigación más activos, con un constante desarrollo de nuevos algoritmos, resultados teóricos y aplicaciones a problemas reales. Dentro de los algoritmos evolutivos y como consecuencia de la hibridación con métodos más tradicionales, han surgido en los últimos años los llamados algoritmos evolutivos basados en preferencias. El principal propósito de estos algoritmos es poder resolver cualquier problema de programación multiobjetivo de cualquier índole (funciones lineales, diferenciables, continuas, discontinuas, etc. y variables continuas y/o enteras) y si es necesario, reflejar las preferencias del decisor de la manera más realista posible.

En esta charla describiré tres algoritmos evolutivos de programación multiobjetivo basados en punto de referencia propuestos por mi grupo de investigación: Global WASF-GA, el cual no necesita ninguna información preferencial del decisor, WASF-GA, donde la información solicitada es niveles de aspiración y/o niveles de reserva y por último Interactive WASF-GA, una versión interactiva de WASF-GA.

También describiré brevemente otra línea de investigación donde estamos desarrollando un marco teórico-metodológico que combine modelización econométrica y optimización multiobjetivo. El principal objetivo es ayudar a investigadores/decisores a resolver los problemas socio-económicos de una forma más completa y satisfactoria.

Este enfoque resulta muy útil en la identificación de perfiles óptimos para determinadas variables explicadas y ha sido usada con éxito en dos modelos con datos reales: satisfacción de los trabajadores en el mercado laboral y rendimiento educativo de los alumnos.