Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/113711
Title: Manejo de conocimiento en algoritmos evolutivos multiobjetivo para el diseño óptimo de un sistema de engranajes
Authors: Méndez Babey, Máximo Juan 
Frutos, Mariano
Pulido Alonso, Antonio 
Miguel, Fabio
Rossit, Daniel Alejandro
Álamo Trujillo, Antonio Luis 
UNESCO Clasification: 1206 Análisis numérico
120604 Ecuaciones funcionales
Keywords: Optimización, Algoritmos Genéticos, Múltiples Objetivos, Preferencias, Tren de Engranajes
Issue Date: 2017
Project: Diseño, Validación y Aplicación de Nuevos Modelos de Gestión de Operaciones Basados en Programación Matemática Aplicados a Sistemas Productivos y Logísticos (PIPCONICET 11220150100777CO, Investigador responsable Dr. Mariano Frutos), financiado por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
Conference: XVIII Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI)
Abstract: Este trabajo, estudia los efectos sobre el frente de Pareto generado por el algoritmo NSGA-II cuando una estrategia de eliminación de soluciones superpuestas de la población es utilizada. También, se realiza un análisis de aquellas regiones del frente de Pareto donde la convergencia parece más difícil. Los resultados de estas observaciones son introducidas en un algoritmo evolutivo multiobjetivo, g-NSGA- II, el cual incluye preferencias a priori del decisor en forma de punto de referencia. Finalmente, se hace una comparacio´n de los resultados obtenidos por el último y el original algoritmo en un problema del estado del arte de optimización con dos objetivos del diseño de un tren de engranajes.
URI: http://hdl.handle.net/10553/113711
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