Resumen

Este art´?culo introduce dos variantes de b´usqueda dispersa multiobjetivo para problemas
continuos y combinatorios, aplicando un enfoque de b´usqueda tab´u como un
m´etodo generador de diversificaci´on. Una memoria de frecuencia y otros mecanismos
de escape para diversificar la b´usqueda son utilizados. La relaci´on Pareto es aplicada
para designar un subconjunto de las mejores soluciones como conjunto de soluciones
de referencia. Una funci´on de selecci´on llamada selecci´on 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 m´etodos de
combinaciones. El desempe˜no de estos enfoques es evaluado sobre varios problemas
de prueba tomados de la literatura.
Palabras clave: Objetivos m´ultiples, metaheur´?sticas, b´usqueda tab´u, b´usqueda dispersa,
optimizaci´on no lineal.