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Multiobjective evolutionary algorithms have incorporated surrogate models in order to reduce the number of required evaluations to approximate the Pareto front of computationally expensive multiobjective optimization problems. Currently, few works have reviewed the state of the art in this topic. However, the existing reviews have focused on classifying the evolutionary multiobjective optimization algorithms with respect to the type of underlying surrogate model. In this paper, we center our focus on classifying multiobjective evolutionary algorithms with respect to their integration with surrogate models. This interaction has led us to classify similar approaches and identify advantages and disadvantages of each class.

La robótica es considerada como una de las áreas de gran interés de la ciencia y la tecnología de hoy en día. La robotización, es decir, los sistemas automatizados, se encuentran en casi todos los sectores de la sociedad. En la industria, los robots son utilizados para soldar, transportar, montar y pintar piezas. En medicina, robots sofisticados ayudan a llevar a cabo cirugías complejas. En el sector militar, los robots son usados para explorar áreas hostiles. Por tal motivo, la robótica móvil y los sistemas autónomos son tópicos de creciente interés en los programas educativos de Ingeniería y Ciencias Computacionales. Por lo anterior, en este trabajo se presenta una revisión de las principales características de los robots educativos LEGO Mindstorms, examinando los entornos de desarrollo disponibles para la compilación de programas de software que permitan definir el comportamiento del robot. Además, un análisis de casos de éxito en la utilización de los robots NXT en programas educativos universitarios, así como su uso en prototipos en trabajos de investigación.

Determinar la relación semántica de palabras es un aspecto que se debe tener en cuenta para la adecuada Desambiguación del Sentido de las Palabras. Este artículo describe una forma de determinar la relación semántica de palabras en archivos de texto escritos en inglés. El método tiene como base a WordNet, mediante la cual se obtienen vectores de primer y segundo orden que permiten obtener los sentidos de las sentencias que componen el texto de entrada. Con los sentidos obtenidos por cada sentencia se puede determinar la relación semántica de las palabras que la componen utilizando categorías gramaticales.