Optimización multiobjetivo en Maude.

Abstract

Este trabajo presenta un marco para la formulación y resolución de problemas de optimización multiobjetivo con restricciones utilizando Maude. Las soluciones se representan de forma nativa como términos en Maude y se transforman mediante reglas de reescritura (operadores de mutación) que, junto con una función de fitness penalizadora, permiten abordar problemas complejos. Con este planteamiento general, utilizamos algoritmos evolutivos multiobjetivo, en concreto NSGA-II y MOEA/D. Se ilustran aplicaciones en el problema de la mochila 0-1, en la asignación de responsabilidades en clases (CRA) y en la optimización de workflows.