Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/72977
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMéndez Babey, Máximoen_US
dc.contributor.authorRossit, Daniel Alejandroen_US
dc.contributor.authorFrutos Alazard, Marianoen_US
dc.contributor.authorGonzález, Begoñaen_US
dc.date.accessioned2020-06-04T11:05:20Z-
dc.date.available2020-06-04T11:05:20Z-
dc.date.issued2018en_US
dc.identifier.isbn978-84-09-05643-9en_US
dc.identifier.otherDialnet-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/72977-
dc.description.abstractEste trabajo presenta un algoritmo evolutivo multiobjetivo (AEMO) el cual divide el espacio de los objetivos, en varias regiones utilizando la solución Nadir calculada en cada generación del algoritmo. Para la clasificación de las soluciones de las distintas regiones en frentes no-dominados, se utilizan diferentes estrategias de optimización de las funciones objetivo. La idea es intensificar la diversidad del frente de soluciones no-dominadas alcanzado. El algoritmo propuesto (NSGA-II/OSD)se implementa sobre el algoritmo NSGA-II y se ensaya sobre el Problema de la Mochila 0/1 Bi-Objetivo (MOKP-0/1) bien conocido en la comunidad multiobjetivo. Con dos objetivos, este problema es de difícil resolución para un AEMO dado el elevado número de soluciones superpuestas (overlapping solutions) que se generan durante su evolución. El método propuesto ofrece muy buen desempeño cuando es comparado con los algoritmos NSGA-II y MOEA/D muy reconocidos ambos en la literatura especializada.en_US
dc.languagespaen_US
dc.publisherAsociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA)en_US
dc.sourceXVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018) 23-26 de octubre de 2018 Granada, España, p. 599-604en_US
dc.subject120304 Inteligencia artificialen_US
dc.subject.otherOptimizaciónen_US
dc.subject.otherAlgoritmos evolutivosen_US
dc.subject.otherMultiobjetivoen_US
dc.subject.otherDominancia de Paretoen_US
dc.subject.otherMOKP0/1en_US
dc.subject.otherNSGA-IIen_US
dc.subject.otherMOEA/en_US
dc.titleAlgoritmo evolutivo con división del espacio de los objetivos en base a la solución Nadir: un estudio comparativo sobre el problema de la mochila 0/1 Bi-Objetivoen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.typeConferenceObjecten_US
dc.relation.conferenceXVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018)en_US
dc.identifier.urlhttp://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7373861-
dc.description.lastpage604en_US
dc.description.firstpage599en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Actas de congresosen_US
dc.contributor.authordialnetid2566803-
dc.contributor.authordialnetidNo ID-
dc.contributor.authordialnetidNo ID-
dc.contributor.authordialnetidNo ID-
dc.identifier.dialnet7373861ARTLIB-
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.ulpgces
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin 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 Matemáticas-
crisitem.author.orcid0000-0002-7133-7108-
crisitem.author.orcid0000-0002-7915-0655-
crisitem.author.parentorgIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.parentorgIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.fullNameMéndez Babey, Máximo-
crisitem.author.fullNameGonzález Landín, Begoña-
crisitem.event.eventsstartdate23-10-2018-
crisitem.event.eventsenddate26-10-2018-
Appears in Collections:Actas de congresos
Show simple item record

Page view(s)

102
checked on Jan 20, 2024

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Share



Export metadata



Items in accedaCRIS are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.