Resumen

Las estrategias de evolución son métodos exitosos de optimización global. En muchos problemas numéricos prácticos, las restricciones no se dan explícitamente. Las estrategias de evolución deben incorporar técnicas para optimizar en espacios de solución restringidos. Técnicas famosas para el manejo de restricciones son los enfoques de penalización y multiobjetivo. Trabajos anteriores han demostrado que en particular, un desalineamiento mal condicionado entre el sistema de coordenadas de la mutación gaussiana y los límites de restricción conduce a una convergencia prematura. Las estrategias de adaptación de la matriz de covarianza ofrecen una solución a este problema de alineación. Por último, el metamodelado del límite de restricción lleva a ahorros significativos en las llamadas a la función de restricción y a una aceleración mediante la reparación de soluciones inviables. Este trabajo ofrece una breve descripción general de los métodos de manejo de restricciones para las estrategias de evolución al demostrar los enfoques experimentalmente

• Materias:Enjambre genético Control de tráfico Emisión de gases Sistemas de lógica Algoritmos evolutivos
• Subjects:Genetic Swarm Traffic control Gas emission Logic systems Evolutionary algorithms
• Palabras claves:Estrategias de evolución; Restricciones; Penalización; Enfoques multiobjetivo; Adaptación de matriz de covarianza; Metamodelado
• Keywords:Evolution strategies; Constraints; Penalty; Multiobjective approaches; Covariance matrix adaptation; Metamodeling