Resumen

En este trabajo se propone un nuevo enfoque para la optimización multiobjetivo. El método basado en la entropía cruzada para la optimización de un solo objetivo (SO) se adapta a la optimización MO mediante la definición de un criterio de ordenación adecuado para seleccionar las mejores muestras candidatas. La selección se realiza mediante el concepto de ordenación no dominante y el operador de distancia de aglomeración. La eficacia del enfoque se pone a prueba en varios problemas académicos (por ejemplo, Schaffer, Fonseca, Fleming, etc.). Sus resultados se comparan con los de otros algoritmos multiobjetivo. Los resultados de la simulación y las comparaciones basadas en varias métricas de rendimiento demuestran la eficacia del método propuesto.

• Materias:Control del proceso Desarrollo de procesos Programación Matemática Diagnóstico de fallos Optimización de procesos
• Subjects: Process development Mathematical Programming Fault diagnosis Process optimization
• Palabras claves:muestras de los mejores candidatos, otros algoritmos multiobjetivo, varios problemas académicos, varias métricas de rendimiento, optimización de un solo objetivo, eficacia, método, optimización mo, resultados de simulación, operador de distancia
• Keywords:best candidates samples, other multiobjective algorithms, several academic problems, several performance metrics, single objective optimization, effectiveness, method, mo optimization, simulation results, distance operator