Resumen

Este artículo introduce dos variantes de búsqueda dispersa multiobjetivo para problemas continuos y combinatorios, aplicando un enfoque de búsqueda tabú como un método generador de diversificación. Una memoria de frecuencia y otros mecanismos de escape para diversificar la búsqueda son utilizados. La relación Pareto es aplicada para designar un subconjunto de las mejores soluciones como conjunto de soluciones de referencia. Una función de selección llamada selección de Kramer es usada para dividir las soluciones de referencia en dos subconjuntos. Las distancias Euclidianas y Hamming son utilizadas como medida de desemejanza para hallar soluciones diversas como complemento de las soluciones actualmente Pareto a ser combinadas. Combinaciones lineales y reencadenamiento de trayectorias son usadas como métodos de combinaciones. El desempeño de estos enfoques es evaluado sobre varios problemas de prueba tomados de la literatura.

Palabras clave: Objetivos múltiples, metaheurísticas, búsqueda tabú, búsqueda dispersa, optimización no lineal