Este trabajo presenta una versión paralela del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, versión II), original de Deb, Agrawal, Pratab y Meyarivan (2000). Se introducen los detalles de diseño e implementación de una versión paralela basada en subpoblaciones semi-independientes y se analiza la calidad de resultados y la eficiencia computacional, comparando con los resultados y tiempos de ejecución de la versión secuencial del algoritmo NSGA-II sobre un conjunto de problemas de prueba estándar.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Este trabajo presenta el análisis de una estrategia evolutiva de optimización basada en población pa...
Este trabajo presenta los detalles de diseño e implementación de un entorno de trabajo para el uso d...
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El trabajo presenta una versión paralela mediante estrategias de multi-threads, del algoritmo evolut...
Este trabajo presenta una versión Paralela del Algoritmo Evolutivo para Optimización Multiobjetivo N...
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Actas de: VI Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB'09)...
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En este trabajo se presenta una variante del Ómicron ACO (Ant Colony Optimization), un algoritmo de ...
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Los problemas de Scheduling consistenen la asignación de tareas a recursos limitados donde ciertos o...
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Este trabajo presenta los detalles de diseño e implementación de un entorno de trabajo para el uso d...
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