Resumen

El algoritmo genético de ordenación rápida no dominante II (NSGA-II) es un método clásico para problemas de optimización multiobjetivo y ha mostrado un rendimiento sobresaliente en muchos problemas prácticos de ingeniería. Sin embargo, la estrategia de selección de torneos utilizada para la reproducción en el NSGA-II puede generar una gran cantidad de individuos repetitivos, lo que provoca la disminución de la diversidad de la población. Para paliar este problema, se incorpora a NSGA-II la distribución de Lévy, famosa por su excelente capacidad de búsqueda en el algoritmo de búsqueda del cuco. Para verificar el algoritmo propuesto, en este trabajo se emplean tres conjuntos de prueba diferentes, incluidos los conjuntos de prueba ZDT, DTLZ y MaF. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo propuesto es más prometedor que los algoritmos más avanzados. El análisis de sensibilidad de los parámetros confirma la robustez del algoritmo propuesto. Además, se utiliza un modelo de optimización de topología de red de dos objetivos para verificar el algoritmo propuesto. Los resultados de la comparación práctica demuestran que el algoritmo propuesto es más eficaz a la hora de abordar problemas prácticos de optimización en ingeniería.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo, nsga, muchos problemas prácticos de ingeniería, modelo objetivo de optimización de topología de red, problemas prácticos de optimización de ingeniería, trajes de prueba maf, análisis de sensibilidad de parámetros, algoritmo de búsqueda cucú, diferentes juegos de prueba, excelente capacidad de búsqueda
• Keywords:algorithm, nsga, many practical engineering problems, objective network topology optimization model, practical engineering optimization problems, maf test suits, parameter sensitivity analysis, cuckoo search algorithm, different test sets, excellent search ability