Abstract

ARIZA VESGA, Luis Felipe; ESLAVA GARZON, Johan Sebastián  and  PUERTA, Rafael. EF1-NSGA-III: Un Algoritmo Evolutivo Basado en el Primer Frente para Obtener Puntos Extremos no Negativos y no Repetidos. Ing. Investig. [online]. 2020, vol.40, n.3, pp.55-69.  Epub Jan 25, 2021. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v40n3.82906.

Los problemas de optimización de varios objetivos se han resuelto ampliamente usando algoritmos evolutivos durante algunas décadas. A pesar de que los algoritmos NSGA-II y NSGA-III se emplean con frecuencia como referencia para evaluar nuevos algoritmos evolutivos, este último es propietario. En este artículo, utilizamos el marco NSGA-II, similar al NSGA-III, con cambios en su operador de selección. Tomamos el primer frente generado por ordenamiento no dominante para obtener puntos extremos no negativos y no repetidos. Esta versión del NSGA-III se llama EF1 -NSGA-III, y su implementación no comienza desde cero; eso seria reinventar la rueda. En lugar de eso, tomamos el código NSGA-II de los autores en el repositorio del Laboratorio de Algoritmos Genéticos Kanpur para extender el EF1 -NSGA-III. Luego ajustamos su operador de selección de la diversidad en función de la distancia de hacinamiento al que se encuentra usando los puntos de referencia y preservamos sus parámetros. Después continuamos con el EF1-NSGA-III adaptativo (A-EF1-NSGA-III), y el eficiente adaptativo EF1 -NSGA-III (A2-EF1 -NSGA-III) contribuyendo en la explicación de cómo generar diferentes tipos de puntos de referencia. Los algoritmos propuestos resuelven problemas de optimización con restricciones de hasta 10 funciones objetivos. Los probamos en una amplia gama de problemas de referencia, y mostraron mejoras notables en términos de convergencia y diversidad utilizando las métricas de rendimiento de Distancia Generacional Invertida (IGD) e Hipervolumen (HV). El EF1 -NSGA-III tiene como objetivo resolver el consumo de energía para las redes de acceso de radio centralizado y los problemas del árbol de expansión de diámetro mínimo bi-objetivo.

Keywords : algoritmo evolutivo; problema de optimización de muchos objetivos.

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