Referencias Bibliográficas: [Eiben and Smith, 2015,Deb, 2001]
Temas
- Optimización Multiobjetivo: optimalidad de Pareto, relaciones de dominancia.
- EAs Multiobjetivo: NSGA-II, SPEA2, MOEA/D.
- Mecanismos de preservación de diversidad y estrategias de archivo.
- Algoritmos Meméticos: Hibridización con búsqueda local.
- Técnicas de manejo de restricciones en búsqueda evolutiva.
Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)
- Resolver problemas multiobjetivo usando métodos de selección basados en Pareto [Evaluar]
- Diseñar un algoritmo memético combinando búsqueda global y local [Evaluar]
- Evaluar las compensaciones entre convergencia y diversidad en MOEAs [Usar]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
