Resumen

Los algoritmos evolutivos multiobjetivo basados en descomposición (MOEA/Ds) se han vuelto cada vez más populares en los últimos años. En estos MOEA/Ds, la búsqueda evolutiva está guiada por los vectores de peso utilizados en la función de descomposición para aproximar el frente de Pareto (PF). Generalmente, la función de descomposición se construirá mediante los vectores de peso y el punto de referencia, los cuales desempeñan un papel importante para equilibrar la convergencia y la diversidad durante la búsqueda evolutiva. Sin embargo, en la mayoría de los MOEA/Ds existentes, solo se utiliza un punto ideal como punto de referencia para toda la búsqueda evolutiva, lo cual es perjudicial para buscar todo el PF al enfrentar problemas con fronteras de PF difíciles de aproximar. Para abordar el problema anterior, este artículo propone un método de búsqueda evolutiva con múltiples puntos de referencia utópicos en MOEA/Ds. Al igual que en los MOEA/Ds existentes, cada solución está asociada con un vector de peso, que

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Descomposición; Algoritmos evolutivos multiobjetivo; Punto de referencia; Vectores de peso; Frente de Pareto; Puntos de referencia utópicos
• Keywords:Decomposition; Multiobjective evolutionary algorithms; Reference point; Weight vectors; Pareto front; Utopian reference points