Resumen

DANOY, Grégoire; SCHLEICH, Julien; BOUVRY, Pascal  y  DORRONSORO, Bernabé. A Parallel Multi-Objective Cooperative Coevolutionary Algorithm for Optimising Small-World Properties in VANETs. CLEIej [online]. 2014, vol.17, n.1, pp.2-2. ISSN 0717-5000.

Los algoritmos evolutivos cooperativos coevolutivos difieren de la arquitectura de los algoritmos evolutivos estándares en que la población se divide en sub-poblaciones, cada una de ellas dedicada a la optimización de un único sub-vector del vector que forma la solución global al problema. Todas las sub-poblaciones cooperan haciendo pública su mejor solución parcial local, de forma que cada subpoblación pueda evaluar soluciones completas usando esta información. La coevolución cooperativa se ha utilizado recientemente en algoritmos evolutivos de optimización multi-objetivo, pero muy pocos trabajos han explotado su capacidad de paralelismo o se han enfocado a problemas del mundo real. Este artículo propone aplicar, por primera vez, un algoritmo evolutivo cooperativo coevolutivo paralelo y asíncrono, variante del algoritmo NSGA-II, y llamado CCNSGA-II, para el problema de la inyección de enlaces en redes ad hoc vehiculares (VANETs). Este problema de optimización multi-objetivo consiste en encontrar el conjunto mínimo de nodos con conectividad adicional, llamados puntos de inyección, para formar una red subyacente completamente conectada de forma que las características de mundo pequeño de la red resultante sean optimizadas. Recientemente, el conocido algoritmo NSGA-II se utilizó para resolver este problema en instancias realistas del centro de la ciudad de Luxemburgo. En este trabajo analizamos el rendimiento de CCNSGA-II con distintos números de sub-poblaciones, y lo comparamos con el NSGA-II original en función de la calidad de la aproximación al frente de Pareto obtenido y del tiempo de ejecución.

Palabras clave : optimización multi-objetivo; mundos pequeños; control de topología.

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