Hibridación de dos algoritmos evolutivos para la optimización de funciones multiobjetivo: MOPSO y ESN

Actas de: VI Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB'09), Málaga, 11 a 13 de Febrero de 2009El presente trabajo de investigación tiene como objetivo estudiar la hibridación de dos algoritmos multiobjetivo: enjambres de partículas (MOPSO) y un algoritmo multiobjetivo basado en la combinación de NSGA-II con Estrategias Evolutivas (ESN). Se pretende analizar si la hibridación permite obtener frentes de Pareto mejores que los obtenidos individualmente por los algoritmos ya que, en estudios previos sobre estos algoritmos, se observó que, para ciertos problemas, un algoritmo puede ayudar a otro (y viceversa) en la obtención de frentes más óptimos. Una forma de plantear esta hibridación es utilizar la población obtenida por un algoritmo para inicializar el otro y, para ello, se han realizado experimentos ejecutados de manera homogénea, para cada una de las aproximaciones así como para la hibridación de ambas, con cuatro funciones teóricas (ZDT1, ZDT2, ZDT3 y ZDT4) y un problema real: MANETs.Este trabajo ha sido financiado por el proyecto de investigación OPLINK::UC3M, Ref: TIN2005- 08818-C04-02.No publicad

Optimal Broadcasting in Metropolitan MANETs Using Multiobjective Scatter Search

Abstract. Mobile Ad-hoc Networks (MANETs) are composed of a set of communicating devices which are able to spontaneously interconnect without any pre-existing infrastructure. In such scenario, broadcasting becomes an operation of capital importance for the own existence and op-eration of the network. Optimizing a broadcasting strategy in MANETs is a multiobjective problem accounting for three goals: reaching as many stations as possible, minimizing the network utilization, and reducing the makespan. In this paper, we face this multiobjective problem with a state-of-the-art multiobjective scatter search algorithm called AbSS (Archive-based Scatter Search) that computes a Pareto front of solu-tions to empower a human designer with the ability of choosing the preferred configuration for the network. Results are compared against those obtained with the previous proposal used for solving the problem, a cellular multiobjective genetic algorithm (cMOGA). We conclude that AbSS outperforms cMOGA with respect to three different metrics.