Optimización del diseño de parámetros: método forest-genetic univariante
Palabras clave:
Taguchi, árboles de regresión y clasificación, random forest, algoritmos genéticos, redes neuronales artificialesResumen
El Dr Genichi Taguchi desarrolló en los años 80 una metodología para la mejora del diseño de parámetros de productos y procesos, conocida como metodología Taguchi. Diversas propuestas han surgido en las que se mezclan técnicas de inteligencia artificial. Proponemos la creación de un híbrido entre Random Forest (RF) y los Algoritmos Genéticos (GA) en 3 fases; normalización, modelización y optimización. La primera fase corresponde a la preparación previa del conjunto de datos mediante funciones de normalización. En la modelización se determina la función objetivo utilizando estrategias basadas en RF para predecir el valor de la respuesta en un conjunto de parámetros dado. Finalmente, en la fase de optimización se obtiene la combinación óptima de los niveles de los parámetros mediante la integración de propiedades dadas por nuestro esquema de modelización en el establecimiento del correspondiente GA. Se comparan los resultados de forma numérica con aportes recientemente encontrados en la literatura. Nuestra propuesta metodológica se concentra en las variables de mayor importancia producto del proceso de modelización con RF, lo que permite desarrollar y dirigir de manera más eficiente las nuevas generaciones en la fase de optimización y en consecuencia, alcanzar significativas mejoras en cuanto al objetivo de calidad considerado.
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