Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo NSGA2 mejorado, que se utiliza para resolver el problema multiobjetivo. Para el algoritmo NSGA2 original, el artículo introduce una mejora: la incorporación de la estrategia de búsqueda local en el algoritmo NSGA2. Después de cada cálculo de iteración del algoritmo NSGA2, se realiza un tipo de estrategia de búsqueda local en el conjunto óptimo de Pareto para buscar mejores soluciones, de forma que el algoritmo NSGA2 puede obtener una mejor capacidad de búsqueda local que es útil para el proceso de optimización. Por último, el algoritmo NSGA2 modificado propuesto (MNSGA2) se simula en los dos problemas multiobjetivo clásicos denominados problema KUR y problema ZDT3. Los resultados de los cálculos muestran que el NSGA2 modificado supera al NSGA2 original, lo que indica que la estrategia de mejora es útil para mejorar el algoritmo.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Algoritmo nsga2 mejorado; problema multiobjetivo; estrategia de búsqueda local; conjunto óptimo de pareto; proceso de optimización; algoritmo nsga2 modificado.
• Keywords:Improved nsga2 algorithm; multiobjective problem; local search strategy; pareto optimal set; optimization process; modified nsga2 algorithm