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- W2177392011 abstract "En este articulo se presenta una propuesta algoritmica basada en la busqueda local multiobjetivo ( Multiobjective Local Search MOLS) y se lleva a cabo un estudio comparativo de su rendimiento frente a dos algoritmos clasicos en el area: NonDominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) y Pareto Archived Evolution Strategy (PAES), seleccionados como punto de comparacion, el primero, por ser la principal referencia en el campo de la optimizacion multiobjetivo y el segundo por emplear una busqueda local similar a la propuesta. El objetivo es conocer cuan competitivas pueden ser las metaheuristicas basadas en metodos de trayectorias para resolver problemas de optimizacion multiobjetivo (MOPs) de complejidad NP-completo. Los experimentos se realizaron sobre el conjunto de problemas del benchmark ZDT Test Suite . En el analisis de los resultados se emplearon tres indicadores de calidad multiobjetivo: Epsilon, Spread e Hipervolumen. Los resultados generados por el algoritmo MOLS muestran tener una mayor diversidad de soluciones y una mejor convergencia hacia el verdadero frente de Pareto-Optimo en relacion a los resultados generados por los algoritmos NSGA-II y PAES." @default.
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