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dc.date.accessioned 2012-10-17T12:02:06Z
dc.date.available 2012-10-17T12:02:06Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22546
dc.description.abstract Este trabajo presenta una versión paralela del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, versión II), original de Deb, Agrawal, Pratab y Meyarivan (2000). Se introducen los detalles de diseño e implementación de una versión paralela basada en subpoblaciones semi-independientes y se analiza la calidad de resultados y la eficiencia computacional, comparando con los resultados y tiempos de ejecución de la versión secuencial del algoritmo NSGA-II sobre un conjunto de problemas de prueba estándar. es
dc.language es es
dc.subject Algoritmos Evolutivos Paralelos es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject Optimización Multiobjetivo es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject NSGA-II es
dc.subject Algorithms es
dc.subject Optimization es
dc.title Una versión paralela del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Nesmachnow, Sergio es
sedici.description.note Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)