Un método de generación aleatoria de pesos enteros ordenados aplicado al análisis post Pareto del problema de asignación de componentes redundantes en un sistema complejo
Palabras clave:
optimización multi-objetivo, conjunto Pareto-óptimo, algoritmo de generación de pesos ordenados enteros, Problema de Asignación de componentes redundantes (PACR)Resumen
Este trabajo propone una nueva alternativa para la generación numérica de pesos ordenados para ayudar en la reducción del tamaño del conjunto de Pareto en el problema de asignación de componentes redundantes (ACR) en un sistema complejo con tres o más funciones objetivo. Este nuevo método genera una sucesión finita creciente de números aleatorios enteros positivos utilizados para construir un conjunto de pesos ordenados y clasificados para una función que es una combinación lineal de las funciones objetivo del problema de optimización multiobjetivo que resulta en la asignación de componentes redundantes(ACR). Se presentan dos ejemplos ilustrativos para mostrar y comparar el rendimiento del método con otros generadores de pesos ordenados ya conocidos.Descargas
Citas
Ando, S., Suzuki, E. 2006. Distributed Multi-objective GA for Generating Comprehensive Pareto Front in Deceptive Optimization. IEEE Congress on Evolutionary Computation pp. 1569-1576.
Carrillo, V.M., Aguirre, O., Taboada, H. 2011. Applications and performance of the non-numerical ranking preferences method for post-Pareto optimality. Complex Adaptive Systems, Volume 1.
Coit, D.W., Jin, T., Tekiner, H. 2009. Review and comparison of system reliability optimization algorithms considering reliability estimation uncertainty. IEEE 978-1-4244-4905-7, 49-53.
Hui, Z., Jixiang, Z., Yuangxiang, L., Weiqin, Y. 2009. MOMS-HDEA: A Multi-Objective Multi-State Hybrid Differential Evolution Algorithm for system reliability optimization design problems. 2009 International Conference on Computer and Communications Security pp. 92-95.
Konak, A., Coit, D.W., Smith, A. 2006. Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial. Reliability Engineering and System Safety 91 pp. 992–1007.
Kumar, R., Izui, K., Yoshimura, M., Nishiwaki, S. 2009. Multi-objective hierarchical genetic algorithms for multilevel redundancy allocation optimization. Reliability Engineeringand System Safety 94 pp.891–904
Li, Z., Liao, H., Coit, D.W. 2009. A two stage approach for multi-objective decision making with applications to system reliability optimization. Reliability Engineering and System Safety 94, 1585-1592.
Marler, R.T., Arora, J.S. 2009. The weighted sum method for multi-objective optimization: new insights. Sruct. Multidisc Optim. DOI 10.1007/s00158-009-0460-7 Springer.
Taboada, H. Espiritu, J. and Coit, D.W. 2008. MOMS-GA: A Multi-Objective Multi-State Genetic Algorithm for System Reliability Optimization Design Problems. IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY, VOL. 57, NO. 1, pp. 182-191.
Taboada, H., Baheranwala, F., Coit, D.W., Wattanapongsakorn, N. 2006. Practical solutions for multi-objective optimization: An application to system reliability design problems. Reliability Engineering and System Safety 92 pp. 314–322.
Wang, Z., Chen, T., Tang, K. and Yao, X. 2009. A Multi-objective Approach to Redundancy Allocation Problem in Parallel-series Systems. IEEE Congress on Evolutionary Computation.
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