RT Conference Proceedings
T1 Hibridación de dos algoritmos evolutivos para la optimización de funciones multiobjetivo: MOPSO y ESN
A1 García-Rodríguez, Sandra
A1 Galván, Inés M.
AB El presente trabajo de investigación tiene como objetivo estudiar la hibridación de dos algoritmos multiobjetivo: enjambres de partículas (MOPSO) y un algoritmo multiobjetivo basado en la combinación de NSGA-II con Estrategias Evolutivas (ESN). Se pretende analizar si la hibridación permite obtener frentes de Pareto mejores que los obtenidos individualmente por los algoritmos ya que, en estudios previos sobre estos algoritmos, se observó que, para ciertos problemas, un algoritmo puede ayudar a otro (y viceversa) en la obtención de frentes más óptimos. Una forma de plantear esta hibridación es utilizar la población obtenida por un algoritmo para inicializar el otro y, para ello, se han realizado experimentos ejecutados de manera homogénea, para cada una de las aproximaciones así como para la hibridación de ambas, con cuatro funciones teóricas (ZDT1, ZDT2, ZDT3 y ZDT4) y un problema real: MANETs.
YR 2009
FD 2009-02
LK https://hdl.handle.net/10016/15651
UL https://hdl.handle.net/10016/15651
LA spa
NO Actas de: VI Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB'09), Málaga, 11 a 13 de Febrero de 2009
NO Este trabajo ha sido financiado por el proyecto de investigación OPLINK::UC3M, Ref: TIN2005- 08818-C04-02.
DS e-Archivo
RD 2 jun. 2024