dc.contributorUniversidad Nacional de Asunción - Facultad Politécnica
dc.creatorvon Lucken Martinez, Christian Daniel
dc.creatorBaran Cegla, Benjamin
dc.date2022-04-24T18:46:09Z
dc.date2022-04-24T18:46:09Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2023-09-25T13:32:00Z
dc.date.available2023-09-25T13:32:00Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.14066/3475
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8807770
dc.descriptionEste 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.
dc.descriptionCONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y Tecnología
dc.descriptionPROCIENCIA
dc.languagespa
dc.relationPINV18-949
dc.rightsopen access
dc.subject4 Transporte, telecomunicaciones y otras infraestructuras
dc.subjectALGORITMOS
dc.subjectINFORMATICA
dc.subjectDESARROLLO DE SOFTWARE
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 objetivos
dc.typeresearch report


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