Resumen: Muchas aplicaciones del mundo real requieren que los tomadores de decisiones evalúen la calidad de las soluciones al tiempo que consideran múltiples objetivos conflictivos. Obtener buenos conjuntos de aproximación para problemas de muchos objetivos altamente restringidos es a menudo una tarea difícil incluso para los algoritmos multiobjetivos modernos. En algunos casos, múltiples instancias del escenario del problema presentan similitudes en sus paisajes físicos. Es decir, hay características recurrentes en los paisajes de fitness al buscar soluciones a diferentes instancias problemáticas. Proponemos una metodología para explotar esta característica resolviendo una instancia de un escenario de problemas determinado utilizando algoritmos multiobjetivos computacionalmente costosos para obtener un buen conjunto de aproximación y luego utilizando la programación de objetivos con algoritmos de objetivos únicos eficientes para resolver otras instancias del mismo escenario de problemas. Utilizamos tres funciones objetivas basadas en objetivos y mostramos que en instancias de referencia del problema de enrutamiento de vehículos multiobjetivos con ventanas de tiempo, la metodología puede producir buenos resultados en un tiempo de cálculo corto. La metodología permite combinar la efectividad de los algoritmos multiobjetivos de última generación con la eficiencia de la programación de objetivos para encontrar buenas soluciones de compromiso en escenarios problemáticos donde las instancias tienen paisajes de acondicionamiento físico similares.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 12 de agosto de 2025.
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