MANEJO DE CONOCIMIENTO EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTI-OBJETIVO PARA EL DISEÑO ÓPTIMO DE UN SISTEMA DE ENGRANAJES

MÁXIMO MÉNDEZ; MARIANO FRUTOS; ANTONIO PULIDO; FABIO MIGUEL; DANIEL A. ROSSIT; ANTONIO LUIS ÁLAMO

Córdoba

Jornada; XXXXVI Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa, Simposio Argentino de Inteligencia Artificial; 2017

Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa

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.