Algoritmo evolutivo híbrido basado en la división del espacio de los objetivos para el problema de la mochila bi-objetivo

Abstract

Este trabajo presenta un Multi-objective Evolutionary Algorithm (MOEA) el cual divide el espacio de los objetivos (OSD), en varias regiones utilizando la solución Nadir calculada ésta en cada generación del algoritmo. Para la clasificación de las soluciones de las distintas regiones en frentes no-dominados, se utilizan diferentes estrategias de optimización de las funciones objetivo. La idea es intensificar la diversidad del frente aproximado de soluciones no-dominadas alcanzado. El algoritmo propuesto (NSGA-II/OSD) se implementa sobre el algoritmo NSGA-II y se ensaya sobre el Problema de la Mochila Bi-objetivo (0-1 MOKP). Con baja dimensionalidad (2-3 objetivos), este problema es de difícil resolución para un MOEA dado el elevado número de soluciones superpuestas que se generan durante su evolución. El método propuesto ofrece muy buen desempeño cuando es comparado con los algoritmos NSGA-II y MOEA/D muy reconocidos ambos en la literatura especializada.