Optimización de modelos de Stackelberg no estacionarios mediante un algoritmo evolutivo auto-adaptativo
- Fuentes, Olga P. Cedeño 1
- Castro, Lorena Arboleda 1
- Sánchez, Iván Jacho 1
- Hernández, Pavel Novoa 1
-
1
Universidad Técnica Estatal de Quevedo
info
ISSN: 2256-5337, 0123-7799
Año de publicación: 2017
Título del ejemplar: May - August 2017
Volumen: 20
Número: 39
Páginas: 185-195
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: TecnoLógicas
Resumen
Los modelos de Juegos de Stackelberg engloban una importante familia de problemas de la Teoría de Juegos, que encuentra aplicaciones directas en economía. El principal objetivo es encontrar un equilibrio óptimo entre las decisiones que pueden tomar dos actores que se relacionan jerárquicamente. En general estos modelos son complejos de resolver dada su estructura jerárquica, y la frecuente aparición en estos de funciones objetivos o restricciones intratables analíticamente. Otra causa de dicha complejidad es la existencia de incertidumbre, particularmente debido a la variabilidad en el tiempo de las condiciones del mercado, estrategias de los competidores, entre otras. Un análisis de la literatura relacionada muestra muy pocos trabajos abordando estos problemas de optimización no estacionarios. En este sentido, la presente investigación propone una técnica meta-heurística auto-adaptativa para resolver modelos de Juegos de Stackelberg no estacionarios. Los resultados experimentales obtenidos muestran una mejoría significativa sobre un método existente.