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 paralelo Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)