Aplicación de NSGA-II y SPEA-II para la optimización

Resumen

En este artículo se aplican los algoritmos evolutivos para optimización multiobjetivo, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) y Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA-II). Para esto se toma como referencia un problema de optimización en una red de datos multicast, el cual tiene como funciones objetivo el número de saltos y el retardo en la transmisión. El rendimiento de los algoritmos se compara en tres topologías de red de tamaños diferentes. Además, el modelo es
resuelto para dos de las topologías utilizando la herramienta GAMS, y los resultados se comparan con las soluciones obtenidas mediante los algoritmos propuestos. Los resultados del problema muestran el rendimiento de los algoritmos en la solución del mismo.

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In this paper, an analysis of evolutionary algorithms for multi objective optimization, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA-II) is presented. For this analysis, is taken as reference an optimization problem in a multicast data network, which has as objective functions the hop count and transmission delay. The algorithms performance is compared in tree different networks. Moreover, the model for two of this topologies using GAMS tool is resolved and results are compared with the NSGA-II and SPEA-II algorithms proposed. Problem results show the algorithms performance in their solution.