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dc.contributor.authorvon Lucken Martínez, Christian Daniel 
dc.contributor.authorBarán Cegla, Benjamín 
dc.contributor.otherUniversidad Nacional de Asunción - Facultad Politécnicaes
dc.date.accessioned2022-04-24T18:46:09Z
dc.date.available2022-04-24T18:46:09Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14066/3475
dc.description.abstractEste 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.es
dc.description.sponsorshipCONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y Tecnologíaes
dc.language.isospaes
dc.subject.classification4 Transporte, telecomunicaciones y otras infraestructurases
dc.subject.otherALGORITMOSes
dc.subject.otherINFORMATICAes
dc.subject.otherDESARROLLO DE SOFTWAREes
dc.titleReporte 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 objetivoses
dc.typeresearch reportes
dc.description.fundingtextPROCIENCIAes
dc.relation.projectCONACYTPINV18-949es
dc.rights.accessRightsopen accesses


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Informes de investigación
    La colección abarca informes y resúmenes de investigación elaborados en el marco de los proyectos de investigación científica promovidos por el Programa PROCIENCIA.

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