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dc.contributor.authorGranada Echeverri, Mauricio-
dc.contributor.authorLópez Lezama, Jesús María-
dc.contributor.authorRomero Lázaro, Rubén Augusto-
dc.date.accessioned2016-11-17T22:04:24Z-
dc.date.available2016-11-17T22:04:24Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.citationM. Granada, J. M. Lòpez and R. A. Romero, "An efficient constraint handling methodology for multi-objective evolutionary algorithms", Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 49, pp. 141-150, 2009.es_ES
dc.identifier.issn01206230-
dc.identifier.issn24222844 E-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/5387-
dc.descriptionThis paper presents a new approach for solving constraint optimization problems (COP) based on the philosophy of lexicographical goal programming. A two-phase methodology for solving COP using a multiobjective strategy is used. In the first phase, the objective function is completely disregarded and the entire search effort is directed towards finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, turning the constraint optimization into a two-objective optimization. The two resulting objectives are the original objective function and the constraint violation degree. In the first phase a methodology based on progressive hardening of soft constraints is proposed in order to find feasible solutions. The performance of the proposed methodology was tested on 11 well-known benchmark functions.es_ES
dc.description.abstractEste artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización restrictos (POR) basado en la filosofía de programación lexicografita de objetivos. En este caso se utiliza una metodología de dos fases usando una estrategia multi-objetivo. En la primera fase se concentra el esfuerzo en encontrar por lo menos una solución factible, descartando completamente la función objetivo. En la segunda fase se aborda el problema como bi-objetivo, convirtiendo el problema de optimización restricta a un problema de optimización irrestricto de dos objetivos. Los dos objetivos resultantes son la función objetivo original y el grado de violación de las restricciones. En la primera fase se propone una metodología basada en el endurecimiento progresivo de restricciones blandas para encontrar soluciones factibles. El desempeño de la metodología propuesta es validado a través de 11 casos de prueba bastante conocidos en la literatura especializada.es_ES
dc.format.extent141-150es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherUniversidad de Antioquia, Facultad de Ingenieríaes_ES
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.sourceinstname: Universidad de Antioquiaes_ES
dc.sourcereponame: Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaes_ES
dc.sourceRevista Facultad de Ingenieríaes_ES
dc.subjectAlgoritmos evolutivoses_ES
dc.subjectOptimizaciónes_ES
dc.titleAn efficient constraint handling methodology for multi-objective evolutionary algorithmses_ES
dc.title.alternativeUna metodología eficiente para manejo de restricciones en algoritmos evolutivos multiobjetivoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.publisher.groupGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)es_ES
dc.relation.numero49es_ES
dc.source.tituloRevistaAbreviadaRev. Fac. Ing. Univ. Antioquiaes_ES
Aparece en las colecciones: SIU - Ingenierías

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