Varias técnicas de especiación y niching han sido diseñadas y probadas en Algoritmos Genéticos (AGs) mostrando buenos resultados en la optimización de problemas donde el descubrir y mantener múltiples soluciones es importante.
Las Estrategias Evolutivas (EEs) surgieron desde el área de la optimización numérica, manteniendo las mismas desventajas que los AGs simples al abordar problemas donde el objetivo es localizar múltiples soluciones. Por ejemplo para problemas de optimización multimodal (funciones con varios óptimos a localizar), optimización multiobjetivo (donde hay más de un criterio a optimizar) o en el caso de simulación de sistemas adaptativos complejos {6}.
Este trabajo investiga la posibilidad de mejorar la performance de las EEs contemporáneas estándar para resolver problemas de soluciones múltiples mediante el uso de métodos de niching y especiación, analizando cuál es su ventaja con respecto a los resultados obtenidos con AGs.I Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
