ENC 2023 – CEAPI – Hyper-Heuristics

1er Taller en Cómputo Evolutivo en Aplicaciones Prácticas de Ingeniería (CEAPI)

1st Workshop on Evolutionary Computation in Practical Engineering Applications

Para mayor información sobre el evento, consulte: Encuentro Nacional de Computación 2023.

For additional details on the workshop and paper submissions, please visit: Encuentro Nacional de Computación 2023.

Workshop’s description
Descripción del taller
Committees / Comités

Overview

In science, engineering, and industry, there is a large number of highly complex problems involving the optimization of one or more criteria. Due to the size and complexity of these problems, mathematical programming techniques struggle to solve them. In that avenue, Evolutionary Algorithms (EAs) have gained significant popularity in handling single- and multi-objective optimization problems, generating high-quality solutions. EAs’ most relevant advantages are their independence from specific problem characteristics, such as continuity and differentiability, their ability to address combinatorial, continuous, or mixed problems, and the ease of examining the resulting solutions. These advantages make them versatile techniques, as evidenced in real-world problem applications such as aircraft design, drug discovery, antenna optimization, and lithium-ion batteries, among others.

Therefore, this workshop invites researchers to submit papers on evolutionary computation applied to continuous and discrete optimization problems in engineering and related fields. Original works that solve complex optimization problems, contribute to real-world test cases, or propose novel resolution methods (algorithms and/or frameworks) are particularly encouraged.
This workshop aims to promote the generation of high-quality research outputs regarding the application of evolutionary algorithms for solving optimization problems in various engineering domains. It is hoped that, from its first edition, this workshop will serve as a forum for debate, analysis, and collaboration on this type of technique.

The presented works are expected to be published in the proceedings of ENC 2023 through the IEEE CPS series.

Topics

This workshop aims at topics related to, but not limited to, the implementation of evolutionary algorithms in practical engineering applications and related areas. Some examples include:

Combinatorial, continuous, and/or mixed optimization problems.
Single- or multi-objective optimization problems.
High-dimensional optimization problems.
Thermodynamics-based optimization problems.
Design of mechanical devices.
Automatic tuning of robust controllers.
Architectural design, e.g., neural network design and multi-agent systems.
Hybrid algorithms for solving complex problems.
Optimization of search algorithms.
Automatic algorithm design for specific problem domains.

Important Dates

~~July 3, 2023~~ August 4, 2023 – Submission deadline.
~~July 24, 2023~~ August 18, 2023 – Notification of acceptance.
~~July 31, 2023~~ August 31, 2023 – Camera-ready submission.

For Authors

Articles must be submitted via the CMT3 platform, https://cmt3.research.microsoft.com/ENC2023/
Only articles written in English will be received.
The review process will be double-blind; the authors will not know who their paper’s reviewers are, and the reviewers will not know who the paper’s authors are. Manuscripts must NOT contain any element that could reveal the identity of their authors. This includes authors’ names, affiliations, and acknowledgments. In addition, any reference to the authors’ previous work must be made as if the work belonged to someone else.
Articles must be written using the IEEE template (https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html).
The use of artificial intelligence tools for text generation (for example, ChatGPT) should be explicitly indicated in the acknowledgment section, and the sections where these tools have been used should be appropriately cited.
Articles must have a maximum length of 8 pages.
The maximum number of authors suggested for articles is seven (7).

Alcance y motivación

En las ciencias, la ingeniería y la industria existe una gran cantidad de problemas de optimización altamente complejos. Estos problemas suelen involucrar la optimización de uno o muchos criterios. Debido a la notoria complejidad de los problemas, las técnicas de programación matemática tienen dificultades en resolverlos. Es por esto que en la actualidad los algoritmos evolutivos han tenido un auge importante para afrontar problemas de optimización mono- y multi-objetivo, generando soluciones de buena calidad. Algunas de las ventajas más relevantes de los algoritmos evolutivos son la independencia a características particulares del problema como continuidad y diferenciabilidad, la capacidad de afrontar problemas combinatorios, continuos o mixtos y la facilidad de examinar las soluciones resultantes. Estas ventajas los convierten en técnicas versátiles, tal que se ha visto reflejado en problemas del mundo real como diseño de aeronaves, medicamentos, antenas, baterías de iones de litio, entre otros.

Por ello, este taller invita a presentar artículos de investigación relacionados con el cómputo evolutivo aplicado a problemas de optimización continua y discreta, en áreas de la ingeniería y afines. En especial, se esperan trabajos originales que resuelvan problemas complejos de optimización, que presenten casos de prueba del mundo real o que propongan métodos de resolución novedosos (algoritmos y/o frameworks).

El objetivo de este taller es motivar la generación de productos de investigación de alta calidad en torno a la aplicación de los algoritmos evolutivos, para la resolución de problemas de optimización en distintivas áreas de la ingeniería. Se espera que, desde su primera edición, este taller se convierta en un foro de discusión, análisis y colaboración sobre este tipo de técnicas.

Los trabajos presentados serán publicados en las memorias del ENC 2023 a través de la serie CPS de la IEEE.

Contenido y temas del taller

En este taller se espera tratar principalmente temas relacionados, pero no limitados, con la implementación de algoritmos evolutivos en aplicaciones prácticas de la ingeniería y áreas afines. Algunos ejemplos ilustrativos son:

Problemas de optimización combinatoria, continua y/o mixta.
Problemas de optimización mono- o multi-objetivo.
Problemas de optimización de alta dimensionalidad.
Problemas de optimización basados en termodinámica.
Diseño de dispositivos mecánicos.
Ajuste automático de controladores robustos.
Diseño de arquitecturas, p. ej., diseño de redes neuronales y sistemas multiagente.
Algoritmos híbridos para la solución de problemas complejos.
Optimización de algoritmos de búsqueda.
Diseño automático de algoritmos para problemas particulares.

Fechas importantes

~~3 de julio de 2023~~ 4 de agosto de 2023 – Fecha límite para recepción de artículos.
~~24 de julio de 2023~~ 18 de agosto de 2023 – Fecha de notificación a los autores.
~~31 de julio de 2023~~ 31 de agosto de 2023 – Fecha límite para versión final de artículos.

Para los autores

Los artículos deberán ser enviados a través de la plataforma CMT3, https://cmt3.research.microsoft.com/ENC2023/
Se recibirán únicamente artículos escritos en inglés.
El formato de revisión es doble ciego, es decir, los autores no deben saber quiénes son los revisores de su trabajo y los revisores no deben saber quiénes son los autores. Los trabajos NO deben contener ningún elemento que pueda revelar la identidad de sus autores. Esto incluye nombres de autores, afiliaciones y agradecimientos. Además, cualquier referencia al propio trabajo del autor debe hacerse como si el trabajo perteneciera a otra persona.
Los artículos deben estar escritos usando la plantilla de IEEE (https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html).
Se deberá señalar en la sección de agradecimientos el uso de herramientas de inteligencia artificial para la generación de texto (por ejemplo, ChatGPT), y se deberán citar las secciones donde se hayan utilizado estas herramientas.
Los artículos deberán tener una extensión máxima de 8 páginas.
El número máximo de autores sugerido para los artículos es de siete (7).