Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/113711
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorMéndez Babey, Máximo Juanen_US
dc.contributor.authorFrutos, Marianoen_US
dc.contributor.authorPulido Alonso, Antonioen_US
dc.contributor.authorMiguel, Fabioen_US
dc.contributor.authorRossit, Daniel Alejandroen_US
dc.contributor.authorÁlamo Trujillo, Antonio Luisen_US
dc.date.accessioned2022-02-10T11:02:21Z-
dc.date.available2022-02-10T11:02:21Z-
dc.date.issued2017en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/113711-
dc.description.abstractEste 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.en_US
dc.languagespaen_US
dc.relationDiseño, 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), Argentinaen_US
dc.subject1206 Análisis numéricoen_US
dc.subject120604 Ecuaciones funcionalesen_US
dc.subject.otherOptimización, Algoritmos Genéticos, Múltiples Objetivos, Preferencias, Tren de Engranajesen_US
dc.titleManejo de conocimiento en algoritmos evolutivos multiobjetivo para el diseño óptimo de un sistema de engranajesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceobjecten_US
dc.typeConferenceObjecten_US
dc.relation.conferenceXVIII Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI)en_US
dc.description.lastpage61en_US
dc.description.firstpage54en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Actas de congresosen_US
dc.description.numberofpages8en_US
dc.utils.revisionen_US
dc.date.coverdateSeptiembre 2017en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.author.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.author.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.author.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.deptDepartamento de Ingeniería Eléctrica-
crisitem.author.deptDepartamento de Matemáticas-
crisitem.author.orcid0000-0002-7133-7108-
crisitem.author.orcid0000-0002-3406-5086-
crisitem.author.parentorgIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.parentorgIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.fullNameMéndez Babey, Máximo-
crisitem.author.fullNamePulido Alonso, Antonio-
crisitem.author.fullNameÁlamo Trujillo, Antonio Luis-
Colección:Actas de congresos
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actualizado el 01-jul-2023

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