Algoritmos evolutivos para optimización multiobjetivo: un estudio comparativo en un ambiente paralelo asíncrono
- Autores
- Von Lücken, Christian; Hermosilla, Augusto; Barán, Benjamín
- Año de publicación
- 2004
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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.
Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Parallel processing
Algoritmos Evolutivos Paralelos
Optimización Multiobjetivo
Algorithms
Distributed
Frente Pareto - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22476
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Algoritmos evolutivos para optimización multiobjetivo: un estudio comparativo en un ambiente paralelo asíncronoVon Lücken, ChristianHermosilla, AugustoBarán, BenjamínCiencias InformáticasParallel processingAlgoritmos Evolutivos ParalelosOptimización MultiobjetivoAlgorithmsDistributedFrente ParetoEl 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.Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2004info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22476spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:02Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22476Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:03.193SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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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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