Análisis de rendimiento de una propuesta algorítmica basada en la búsqueda local multiobjetivo MOLS

En este artículo se presenta una propuesta algorítmica basada en la búsqueda local multiobjetivo (Multiobjective Local Search MOLS) y se lleva a cabo un estudio comparativo de su rendimiento frente a dos algoritmos clásicos en el área: NonDominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) y Pareto Arc...

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Published inRevista Publicando Vol. 2; no. 5; pp. 21 - 35
Main Author Cedeño Muñoz, Joel Alberto
Format Journal Article
LanguageSpanish
Published 2015
Subjects
COMPUTACION EVOLUTIVA
GESTION DEL CONOCIMIENTO
METAHEURISTICA
Metaheurísticas
metaheurísticas basadas en trayectoria
OPTIMIZACION
Optimización multiobjetivo
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Summary:En este artículo se presenta una propuesta algorítmica basada en la búsqueda local multiobjetivo (Multiobjective Local Search MOLS) y se lleva a cabo un estudio comparativo de su rendimiento frente a dos algoritmos clásicos en el área: NonDominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) y Pareto Archived Evolution Strategy (PAES), seleccionados como punto de comparación, el primero, por ser la principal referencia en el campo de la optimización multiobjetivo y el segundo por emplear una búsqueda local similar a la propuesta.El objetivo es conocer cuán competitivas pueden ser las metaheurísticas basadas en métodos de trayectorias para resolver problemas de optimización multiobjetivo (MOPs) de complejidad NP-completo.Los experimentos se realizaron sobre el conjunto de problemas del benchmark ZDT Test Suite. En el análisis de los resultados se emplearon tres indicadores de calidad multiobjetivo: Epsilon, Spread e Hipervolumen.Los resultados generados por el algoritmo MOLS muestran tener una mayor diversidad de soluciones y una mejor convergencia hacia el verdadero frente de Pareto-Óptimo en relación a los resultados generados por los algoritmos NSGA-II y PAES.
ISSN:1390-9304