Optimizacin de un Problema NP-completo con un Algoritmo Bioinspirado

La existencia de un conjunto variado de problemas "NP-difciles" del rea de optimizacin multiobjetivo, que aparecen con bastante regularidad en la prctica y necesitan ser resueltos de una manera eficiente, ha impulsado el desarrollo de tcnicas eficientes para encontrar buenas soluciones. Estos mtodos, en los cuales la rapidez es tan importante como la calidad de la solucin obtenida, se denominan heursticas. Los procedimientos metaheursticos constituyen la nueva generacin de mtodos aproximados, y proporcionan reglas o estrategias que guan la construccin o el diseo del algoritmo heurstico concreto, que resolver el problema dado. An as, estas reglas no son rgidas y dan mucha libertad, permitiendo el diseo de diferentes tcnicas basadas en la misma metodologa de las metaheursticas. Una de las familias de mtodos se puede encontrar dentro de los procedimientos metaheursticos es la de los llamados algoritmos evolutivos. Este trabajo contiene una heurstica con el fin de resolver problemas de optimizacin multiobjetivo basada en la computacin evolutiva, el cual fue puesto a prueba contra otra heurstica existente llamada SPEA2.