Resumen

El algoritmo de la colonia artificial de abejas (ABC) se ha convertido en una de las metaheurísticas de optimización más populares y ha demostrado tener un mejor rendimiento que muchos algoritmos del estado del arte para tratar problemas complejos de optimización multiobjetivo. Sin embargo, el algoritmo de la colonia de abejas artificial multiobjetivo (MOABC) no se ha integrado en los marcos comunes de optimización multiobjetivo que proporcionan los entornos integrados para la comprensión, reutilización, implementación y comparación de los algoritmos multiobjetivo. Por lo tanto, se presenta un marco de algoritmos MOABC unificado, flexible, configurable y fácil de usar que combina un algoritmo ABC multiobjetivo llamado RMOABC y el marco de algoritmos de evolución multiobjetivo (MOEA) en este trabajo. El marco de optimización multiobjetivo tiene como objetivo el desarrollo, la experimentación y el estudio de metaheurísticas para resolver problemas de optimización multiobjetivo. El marco se probó en el conjunto de pruebas del Walking Fish Group, y se utilizó un problema de planificación de recursos hídricos multiobjetivo para su verificación y aplicación. Los resultados del experimento mostraron que el marco puede tratar problemas prácticos de optimización multiobjetivo de forma más eficaz y flexible, puede proporcionar conjuntos de parámetros completos y fiables, y puede completar las tareas de referencia, comparación y análisis entre múltiples algoritmos de optimización.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:problema de optimización multiobjetivo, marco de optimización multiobjetivo, colonia de abejas artificial, algoritmo, algoritmo de evolución multiobjetivo, prueba de grupo de peces, estudio de metaheurísticas, algoritmo abc multiobjetivo, objetivos recursos hídricos, grupo de peces caminantes
• Keywords:multiobjective optimization problem, multiobjective optimization framework, artificial bee colony, algorithm, multiobjective evolution algorithm, fish group test, study of metaheuristics, multiobjective abc algorithm, objectives water resources, walking fish group