RT Report
T1 Reporte técnico del estado del arte sobre algoritmos evolutivos basados en descomposición para problemas con muchos objetivos: desde los algoritmos genéticos a la optimización con muchos objetivos
A1 von Lucken Martínez, Christian Daniel
A1 Barán Cegla, Benjamín
A2 Universidad Nacional de Asunción - Facultad Politécnica
AB Este trabajo tiene como objetivo presentar el estado del arte de algoritmos evolutivos basados en descomposición para problemas con muchos objetivos. En este contexto, se presenta en un único material el desarrollo de los Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo (Multi-objective Evolutionary Algorithms- MOEA) desde los primeros métodos aparecidos en la década de los 90s hasta los algoritmos para lidiar con problemas con muchos objetivos de optimización (many-objective optimization problems (MaOP)) de la actualidad considerando especialmente a los métodos basa dos en descomposición. Además de servir como una actualización de referencia el trabajo busca reflejar algunas áreas de investigación futura en el área y que pueden considerarse de relevancia.
YR 2020
FD 2020
LK http://hdl.handle.net/20.500.14066/3475
UL http://hdl.handle.net/20.500.14066/3475
LA spa
NO CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y Tecnología
DS MINDS@UW
RD 29-abr-2024