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dc.contributor.authorLuque-Gallego, Mariano 
dc.contributor.authorRuiz, Ana Belén
dc.contributor.authorSaborido, Rubén
dc.date.accessioned2015-02-11T11:13:08Z
dc.date.available2015-02-11T11:13:08Z
dc.date.created2015-02-03
dc.date.issued2015-02-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/8803
dc.description.abstractEn este trabajo, presentamos un nuevo algoritmo evolutivo para Programaci´on Multiobjetivo que intenta aproximar todo el frente óptimo de Pareto. En dicho algoritmo, consideramos como función fitness una función escalarizada de logro, que es una extensión de la distancia Tchebychev o minimax. Paralelamente, tomamos dos puntos de referencia, el utopía y el nadir, para clasificar los individuos de cada generación en distintas fronteras. Para asegurar la diversidad de soluciones, se emplea un conjunto de vectores de pesos en la función de logro, que verifican que los vectores formados por las componentes inversas están distribuidos uniformemente. Finalmente, se muestra el funcionamiento del algoritmo propuesto a través de un estudio comparativo con MOEA/D y NSGA-II para varios problemas con tres y cinco funciones objetivo, respecto a la métrica hipervolumen.es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectComputación evolutivaes_ES
dc.subject.otherOptimizacion multiobjetivoes_ES
dc.subject.otherPareto optimalidades_ES
dc.subject.otherFuncion escalarizada de logroes_ES
dc.subject.otherPunto de referenciaes_ES
dc.subject.otherAlgoritmos evolutivoses_ES
dc.titleUn Nuevo Algoritmo Evolutivo en Programación Multiobjetivo para Aproximar el Frente Optimo de Pareto.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.centroFacultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.relation.eventtitleX Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados - MAEB 2015es_ES
dc.relation.eventplaceMéridaes_ES
dc.relation.eventdateFebrero 2015es_ES


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