Resumen

En las últimas décadas, se han abordado ampliamente una gran cantidad de problemas de optimización complejos a través de algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs), y las soluciones de rodilla del frente de Pareto (PF) son las más propicias para el tomador de decisiones (DM) sin preferencias de usuario. Este trabajo investiga el problema de emparejamiento de ontologías, que es un desafío en el dominio de la web semántica (SW). Debido a la compleja heterogeneidad entre dos ontologías diferentes, es arduo obtener un excelente alineamiento que cumpla con todas las demandas de los DMs. Con este fin, se investiga un MOEA popular, es decir, el algoritmo genético de clasificación no dominada (NSGA-II), para abordar el problema de emparejamiento de ontologías, que produce las soluciones de rodilla en el PF para satisfacer diversos requisitos de los DMs. En este estudio, para mejorar aún más el rendimiento de NSGA-II, proponemos incorporar en el proceso evolutivo de NSGA-II el algorit

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Algoritmos evolutivos multiobjetivo; Frente de Pareto; Problema de emparejamiento de ontologías; Web semántica; NSGA-II; Algoritmo de evolución del rey mono
• Keywords:Multiobjective evolutionary algorithms; Pareto front; Ontology matching problem; Semantic web; NSGA-II; Monkey king evolution algorithm