Resolver un problema de optimización consiste en encontrar el valor que deben tomar las variables para hacer óptima la función objetivo satisfaciendo el conjunto de restricciones. Pero la mayoría de los problemas reales de la ingeniería requieren la simultánea optimización de múltiples criterios, algunos contrapuestos entre sí de modo que, distintos objetivos en conflicto deben satisfacerse al mismo tiempo. Los procesos de toma de decisiones en las empresas se caracterizan por la interrelación de una gran cantidad de variables y múltiples criterios de decisión. Las técnicas de optimización multiobjetivo han sido desarrolladas para abordar este tipo de problemas y para proveer a los analistas de herramientas útiles para mejorar sus decisiones. Una característica deseable de dichas herramientas es la flexibilidad y la facilidad para modelar el problema e incorporar nuevos elementos o restricciones en la medida que se requiera incluir mayor detalle en el modelo.
Las herramientas más simples utilizadas para solucionar problemas de optimización multicriterio o multiobjetivo, tan solo combinan los múltiples objetivos en una única formulación de una función de coste. En la mayoría de los casos, esta combinación de objetivos consiste en sumar de forma ponderada cada uno de los objetivos a alcanzar. Estas ponderaciones o pesos, cuya elección presenta una arbitrariedad manifiesta, son difíciles de establecer a priori. De esta forma, las soluciones obtenidas son dependientes de dicha arbitrariedad y en general, muy sensibles a los valores asignados a los pesos.
HOMBRE (Herramienta de Optimización Multiobjetivo Basada en pREferencias de diseño) pretende plantear los problemas de optimización multiobjetivo incorporando información directa del problema a resolver en la fase de toma de decisiones a través de rangos de preferencias de diseño expresados deliberadamente con etiquetas de tipo lingüístico (deseable, tolerable, indeseable, etc) sobre los propios objetivos y en sus mismas unidades. No se trata de establecer pesos o ponderaciones sin ningún significado, sino de guiar al optimizador en el proceso de búsqueda según nuestras preferencias. El ámbito de aplicación de esta técnica es muy variado puesto que en cualquier área o sector existe la necesidad de resolver este tipo de problemas. Desde la macro/microeconomía, la planificación energética, la planificación de la producción, cálculo de estructuras, diseño de piezas, pasando por distintas áreas de la ingeniería (eléctrica, de control, mecánica, etc…) hasta problemas de telecomunicaciones o del sector petroquímico.
Preferencias de diseño:
A cada objetivo se le asigna una preferencia (minimizar, maximizar, llevar a un rango, llevar a un valor). A continuación, se expresan para cada objetivo y en sus mismas unidades los rangos de preferencia (expresamos qué valores para ese objetivo son buenos, regulares, malos, muy malos, etc.). Con todo ello se alimenta al optimizador (si queremos calcular una única solución acorde con nuestras preferencias) o bien se alimenta al módulo de ayuda a la decisión (si queremos realizar un análisis de cómo las soluciones del problema multiobjetivo se ajustan a nuestras preferencias).
