Las metaheurísticas son técnicas no exactas que intentan proporcionar soluciones satisfactorias a problemas complejos de optimización en los que las técnicas exactas no son viables, y se caracterizan por usar una serie de operadores que se aplican de forma estocástica de acuerdo a cierta parametrización. Los valores de estos parámetros suelen ser establecidos al inicio de la ejecución de las técnicas y permanecen invariados hasta que estas terminan. Recientemente están surgiendo trabajos que sugieren que dichos parámetros se modifiquen de forma adaptativa, según la marcha del algoritmo.
En este trabajo se propone estudiar el efecto de usar dos operadores de forma adaptativa en dos metaheurísticas multiobjetivo representativas. Los resultados obtenidos indican que es posible mejorar el rendimiento de los algoritmos usando adaptabilidad.
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