Algoritmos evolutivos para optimización multiobjetivo: un estudio comparativo en un ambiente paralelo asíncrono

El presente trabajo propone el desarrollo de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos paralelos (parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms- pMOEAs). Varios modelos de paralelización alternativos fueron considerados y analizados. Siguiendo distintos modelos propuestos, diferentes MOEAs han sido im...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Von Lücken, Christian, Hermosilla, Augusto, Barán, Benjamín
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Parallel processing
Algoritmos Evolutivos Paralelos
Optimización Multiobjetivo
Algorithms
Distributed
Frente Pareto
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22476
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Optimización Multiobjetivo
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Frente Pareto
description El presente trabajo propone el desarrollo de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos paralelos (parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms- pMOEAs). Varios modelos de paralelización alternativos fueron considerados y analizados. Siguiendo distintos modelos propuestos, diferentes MOEAs han sido implementados en paralelo y aplicados en la resolución de problemas de prueba de distinta dificultad. Los resultados obtenidos por los distintos MOEAs, tanto en sus versiones secuenciales como paralelas, han sido comparados y analizados en base a distintas métricas experimentales de desempeño. La paralelización de MOEAs ha demostrado ser una alternativa válida para mejorar el desempeño de los estos algoritmos en todos los problemas de prueba considerados.
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author Von Lücken, Christian
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