Resolución de problemas de optimización vía algoritmos evolutivos
Resumen—En este trabajo se pretende implementar un algoritmo metaheurístico de optimización multiobjetivo. La optimización multiobjetivo es un área de investigación muy importante debido a que la mayoría de los problemas del mundo real tienen objetivos múltiples. En lugar de proporcionar una única s...
| Main Author: | |
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| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
2013
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10835/1870 |
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| author | Garzón Escamilla, Carmen G. |
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| description | Resumen—En este trabajo se pretende implementar un algoritmo metaheurístico de optimización multiobjetivo. La optimización multiobjetivo es un área de investigación muy importante debido a que la mayoría de los problemas del mundo real tienen objetivos múltiples. En lugar de proporcionar una única solución, los procedimientos que se aplican a problemas de optimización multiobjetivo generan un conjunto de soluciones compromiso, generalmente conocidas como soluciones Pareto óptimas, de entre las cuales un agente decisor escogerá una. Diferentes metaheurísiticas, incluyendo los algoritmos evolutivos, se han convertido en el principal método para explorar el frente de Pareto en los problemas de optimización multiobjetivo que son demasiado complejos para ser resueltos por métodos exactos. Dado que existen numerosas heurísticas para resolver problemas multiobjetivo, en este trabajo, aparte de la implementación de un algoritmo nuevo, se definirán métricas de eficiencia y eficacia y se utilizarán para comparar nuestra implementación con algunoss de los algoritmos más conocidos en la literatura. |
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| institution | Universidad de Cuenca |
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| publishDate | 2013 |
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| spelling | oai:repositorio.ual.es:10835-18702023-04-13T00:56:55Z Resolución de problemas de optimización vía algoritmos evolutivos Garzón Escamilla, Carmen G. Martínez Ortigosa, Pilar López Redondo, Juana Trabajo Fin de Máster de la Universidad de Almería Algoritmos evolutivos multiobjetivo FEMOEA Frontera de Pareto. Resumen—En este trabajo se pretende implementar un algoritmo metaheurístico de optimización multiobjetivo. La optimización multiobjetivo es un área de investigación muy importante debido a que la mayoría de los problemas del mundo real tienen objetivos múltiples. En lugar de proporcionar una única solución, los procedimientos que se aplican a problemas de optimización multiobjetivo generan un conjunto de soluciones compromiso, generalmente conocidas como soluciones Pareto óptimas, de entre las cuales un agente decisor escogerá una. Diferentes metaheurísiticas, incluyendo los algoritmos evolutivos, se han convertido en el principal método para explorar el frente de Pareto en los problemas de optimización multiobjetivo que son demasiado complejos para ser resueltos por métodos exactos. Dado que existen numerosas heurísticas para resolver problemas multiobjetivo, en este trabajo, aparte de la implementación de un algoritmo nuevo, se definirán métricas de eficiencia y eficacia y se utilizarán para comparar nuestra implementación con algunoss de los algoritmos más conocidos en la literatura. 2013-02-25T10:50:53Z 2013-02-25T10:50:53Z 2013-02-25 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10835/1870 es info:eu-repo/semantics/openAccess |
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