Búsqueda Tabú Multiobjetivo (MOTS) — Metaheurística para soluciones Pareto-óptimas
La Búsqueda Tabú Multiobjetivo (MOTS) es un algoritmo metaheurístico que extiende el marco clásico de Búsqueda Tabú para optimizar simultáneamente dos o más funciones objetivo en conflicto. En lugar de un único óptimo, busca aproximar el frente de Pareto — el conjunto de soluciones donde ningún objetivo puede mejorarse sin empeorar otro — lo que lo hace adecuado para problemas complejos de optimización combinatoria y continua en ingeniería, logística e investigación de operaciones.
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Fuentes
- Hansen, M. P. (1997). Tabu search for multiobjective optimization: MOTS. Presented at the 13th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM), Cape Town, South Africa. link ↗
- Glover, F. (1989). Tabu Search — Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206. DOI: 10.1287/ijoc.1.3.190 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Tabu Search (MOTS) — Metaheuristic optimization for multiple conflicting objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/multi-objective-tabu-search
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