Resumen de Un algoritmo voraz iterativo para el taller de permutación con múltiples objetivos
Michele Ciavotta, Gerardo Minella, Rubén Ruiz García
Debido a la naturaleza multiobjetivo de muchos problemas de la vida real, la optimizaci on multiobjetivo ha tenido un gran empuje en los ultimos tiempos. No existe en la actualidad una metodologa comunmente aceptada por toda la comunidad cient ca que permita comparar el resultado de dos (o mas) algoritmos multiobjetivo. En este trabajo proponemos una nueva manera de mostrar los resultados multiobjetivo como fronteras Pareto mediante la combinacion de dos gra cos de diferencias de funciones de acierto o \Empirical Attainment Function" en uno solo, lo que permite ver los resultados con mas claridad y sencillez. Ademas proponemos un nuevo algoritmo voraz iterativo para el problema del taller de ujo, parametrizandolo mediante un experimento exhaustivo.
Finalmente hemos llevado a cabo un experimento a gran escala comparando nuestros resultados con otros algoritmos multiobjetivos propuestos hasta la fecha, obteniendo los mejores resultados.
