Comparación de algoritmos evolutivos multi-objetivos en un ambiente multicast

Autores
Talavera, Francisco; Prieto, Joel; Crichigno, Jorge; Barán, Benjamín
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En problemas de optimización multi-objetivo, se plantean dos o más funciones objetivo que se optimizarán al mismo tiempo, buscando el conjunto de las mejores soluciones de compromiso, o conjunto Pareto. Este es el caso de la ingeniería de tráfico multicast, que pretende optimizar costo y retardo entre otras posibles métricas. Como han sido publicados numerosos Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos o MOEAs, no queda aún claro cual es el que presenta mejor desempeño para el problema considerado. Por esta razón, en este trabajo hacemos una comparación experimental entre 5 alternativas: NSGA, NSGA2, SPEA, SPEA2 y cNSGA2, con el fin de determinar cual es la más apropiada para resolver problemas de enrutamiento multicast. Resultados experimentales demuestran que algoritmos como el SPEA y SPEA2 logran un excelente desempeño en este tipo de problemas.
Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Redes
Multicast
Intelligent agents
Algorithms
Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos
Dominancia Pareto
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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