Manejo de conocimiento en algoritmos evolutivos multiobjetivo para el diseño óptimo de un sistema de engranajes

Autores
Méndez, Máximo; Frutos, Mariano; Pulido, Antonio; Miguel, Fabio; Rossit, Daniel; Álamo, Antonio Luis
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo, estudia los efectos sobre el frente de Pareto generado por el algoritmo NSGA-II cuando una estrategia de eliminación de soluciones superpuestas de la población es utilizada. También, se realiza un análisis de aquellas regiones del frente de Pareto donde la convergencia parece más difícil. Los resultados de estas observaciones son introducidas en un algoritmo evolutivo multiobjetivo, g-NSGAII, el cual incluye preferencias a priori del decisor en forma de punto de referencia. Finalmente, se hace una comparación de los resultados obtenidos por el último y el original algoritmo en un problema del estado del arte de optimización con dos objetivos del diseño de un tren de engranajes.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Optimización
algoritmos genéticos
múltiples objetivos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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