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XXXXVI Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa, Simposio Argentino de Inteligencia Artificial - MANEJO DE CONOCIMIENTO EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTI-OBJETIVO PARA EL DISEÑO ÓPTIMO DE UN SISTEMA DE ENGRANAJES

Congreso

Autoría:

Máximo Méndez ; FRUTOS, MARIANO ; Antonio Pulido ; Fabio Miguel ; Daniel A. Rossit ; Antonio Luis Álamo

Fecha:

2017

Editorial y Lugar de Edición:

Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa

ISSN:

2451-7550

Resumen *

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 multi-objetivo, 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. Información suministrada por el agente en SIGEVA

Palabras Clave

PREFERENCIASMÚLTIPLES OBJETIVOSALGORITMOS GENÉTICOSOPTIMIZACIÓNTREN DE ENGRANAJES