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dc.date.accessioned 2012-10-17T14:19:10Z
dc.date.available 2012-10-17T14:19:10Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22560
dc.description.abstract El trabajo presenta una versión paralela mediante estrategias de multi-threads, del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II. Se muestran los detalles de diseño e implementación de la versión paralela, en la que se define una estructura de vecindad la cual estipula la interacción entre las distintas sub-poblaciones. 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 Algorithms es
dc.subject Algoritmos Evolutivos es
dc.subject Optimization es
dc.subject Optimización Multiobjetivo es
dc.subject Parallel es
dc.subject Paralelismo es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject NSGA-II es
dc.subject Intelligent agents es
dc.title Una versión paralela del NSGA II utilizando multi-threads es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Ezzatti, Pablo 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.date.exposure 2004-10
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)