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La tendencia actual en las industrias es mejorar las técnicas actualmente utilizadas en el diseño y fabricación de productos para poder enfrentar los desafíos del mercado competitivo. La tarea crucial en la actualidad es encontrar el diseño óptimo y los parámetros de mecanizado para minimizar los costos de producción. La optimización del diseño implica un mayor número de variables de diseño con múltiples y conflictivos objetivos, sujetos a complejas restricciones no lineales. La complejidad del diseño óptimo de elementos de máquinas crea la necesidad de algoritmos cada vez más efectivos. Resolver un problema de optimización no lineal multiobjetivo requiere un esfuerzo computacional significativo. Según la literatura, es evidente que los algoritmos metaheurísticos tienen un mejor desempeño en el manejo de la optimización multiobjetivo. En este artículo, extendemos el algoritmo de búsqueda armónica adaptativa de parámetros recientemente desarrollado para resolver problemas de optimización de diseño multiobjetivo utilizando el enfoque de suma ponderada. Para determinar el mejor conjunto de ponderaciones para este anál
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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