Resumen

Los problemas de optimización multiobjetivo del mundo real se caracterizan por múltiples tipos de variables de decisión. En este artículo, abordamos problemas de selección y planificación de armas (WSPPs), que incluyen variables de decisión de selección de tipo de arma y determinación de cantidad de armas. El amplio espacio de soluciones y la frente de Pareto discontinua y no convexa aumentan la dificultad de la resolución del problema. Este documento resuelve el problema abordado mediante un algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en la descomposición (MOEA/D). Se diseñan dos mecanismos para la característica combinatoria compleja de WSPPs. El primero es que el vecindario de cada individuo se divide en vecindarios de selección y reemplazo. El segundo es que el tamaño del vecindario cambia durante la evolución al introducir un parámetro de distancia para limitar el alcance de búsqueda de cada subproblema. El algoritmo propuesto se denomina MOEA/D con vecindarios divididos basados en distancia (MOEA/D-DDNs) que puede super

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Mundo real; Optimización multiobjetivo; Selección de armas; Problemas de planificación; MOEA/D; Combinatorio
• Keywords:Real-world; Multiobjective optimization; Weapon selection; Planning problems; MOEA/D; Combinatorial