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Aplicación del algoritmo NSGA-II en la resolución multiobjetivo del problema de la suma de subconjuntos

Cosme Toribio , Noriel; De Sedas , Abraham; Sánchez Díaz , Daniel

Application of the NSGA-II algorithm in the multi-objective resolution of the sum of subsets problem



Autores Cosme Toribio , Noriel
Autores De Sedas , Abraham
Autores Sánchez Díaz , Daniel
Tema subconjuntos
Tema cruce
Tema mutación
Tema algoritmo
Tema genética
Tema subsets
Tema crossover
Tema mutation
Tema algorithm
Tema genetic
Descripción The study presents the NSGA-II algorithm as an efficient and optimal tool for solving the Subset Sum Problem (SSP), which is a binary knapsack problem with diverse applications in areas such as investment management, production planning, and electronic circuit design. NSGA-II is a multi-objective genetic algorithm that uses selection, crossover, and mutation techniques, along with a non-dominated sorting approach, to evolve a population of solutions and obtain a set of non-dominated solutions known as the Pareto front. The study provides a detailed description of the algorithm's functioning, including the genetic operators and the non-dominated sorting approach. Furthermore, experimental results are presented to demonstrate the effectiveness and efficiency of the algorithm in solving the SSP. Overall, the study provides a solid foundation for understanding the fundamentals and applications of the NSGA-II algorithm in multi-objective optimization.
Descripción El estudio presenta el algoritmo NSGA-II como una herramienta eficiente y óptima para resolver el problema de la suma de subconjuntos (SSP), que es un problema binario de mochila con diversas aplicaciones en áreas como la gestión de inversiones, la planificación de la producción y el diseño de circuitos electrónicos. El NSGA-II es un algoritmo genético multiobjetivo que utiliza técnicas de selección, cruce y mutación, junto con un enfoque de clasificación no dominado, para evolucionar una población de soluciones y obtener un conjunto de soluciones no dominadas, conocido como el frente de Pareto. El estudio describe detalladamente el funcionamiento del algoritmo, incluyendo los operadores genéticos y el enfoque de clasificación no dominado. Además, se presentan resultados experimentales que demuestran la eficacia y eficiencia del algoritmo en la resolución del problema SSP. En general, se proporciona una base sólida para comprender los fundamentos y aplicaciones del algoritmo NSGA-II en la optimización multiobjetivo.
 
Editorial Universidad de Panamá, Centro Regional Universitario de Panamá Oeste.
Fecha 2025-11-01
Tipo info:eu-repo/semantics/article
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Tipo Artículo revisado por pares
Formato application/pdf
Identificador https://revistas.up.ac.pa/index.php/synergia/article/view/8548
Identificador 10.48204/synergia.v4n2.8548
Fuente Synergía; Vol. 4 Núm. 2 (2025): Synergía; 264-276
Fuente 2953-2973
Idioma spa
Relación https://revistas.up.ac.pa/index.php/synergia/article/view/8548/6429
Derechos Derechos de autor 2025 Synergía
Derechos https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0