Resumen

Se propone una red neuronal artificial (RNA) de dos etapas basada en el método de escalarización para un problema de programación biobjetivo de dos niveles (BLBOP). El conjunto inducido del BLBOP se expresa en primer lugar como el conjunto de soluciones mínimas de un problema de optimización biobjetivo mediante el uso de un enfoque escalar, y luego todo el conjunto eficiente del BLBOP se deriva mediante la RNA de dos etapas propuesta para explorar el conjunto inducido. Para ilustrar el método propuesto, se prueban siete ejemplos numéricos y se comparan con los resultados de la literatura clásica. Por último, se resuelve un problema práctico con el algoritmo propuesto.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:conjunto inducido, problema de programación biobjetivo, conjunto eficiente, blbop, problema de optimización biobjetivo, red neuronal artificial, ejemplo numérico, problema práctico, métodos de escalarización, etapa ann
• Keywords:induced set, biobjective programming problem, whole efficient set, blbop, biobjective optimization problem, artificial neural network, numerical example, practical problem, scalarization methods, stage ann