Algoritmos evolutivos para optimización multiobjetivo: un estudio comparativo en un ambiente paralelo asíncrono

El presente trabajo propone el desarrollo de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos paralelos (parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms- pMOEAs). Varios modelos de paralelización alternativos fueron considerados y analizados. Siguiendo distintos modelos propuestos, diferentes MOEAs han sido implementados en paralelo y aplicados en la resolución de problemas de prueba de distinta dificultad. Los resultados obtenidos por los distintos MOEAs, tanto en sus versiones secuenciales como paralelas, han sido comparados y analizados en base a distintas métricas experimentales de desempeño. La paralelización de MOEAs ha demostrado ser una alternativa válida para mejorar el desempeño de los estos algoritmos en todos los problemas de prueba considerados.Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI