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La diabetes mellitus tipo 2 es una enfermedad crónica no transmisible, causada por un trastorno en el metabolismo de la glucosa, que provoca un aumento anormal de su concentración en la sangre. El diagnóstico tardío de esta enfermedad contribuye al aumento de las tasas de morbilidad y mortalidad a nivel mundial. El desarrollo de modelos basados en inteligencia artificial para la predicción de diabetes podría acelerar el diagnóstico. Por tanto, el objetivo del presente estudio fue implementar un modelo de predicción de diabetes mellitus tipo 2 basado en mapas cognitivos difusos entrenado con un algoritmo genético. La metodología empleada consistió en utilizar un conjunto de datos del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales de la población de indios PIMA, que contiene información demográfica y clínica de 768 pacientes. El 70 % de los datos se empleó para el entrenamiento y validación, y el 30 % restante se utilizó para las pruebas de rendimiento. El modelo de mapas cognitivos difusos puede predecir la enfermedad con un 99 % de exactitud, 98 % de precisión y recall de 100 %. Se concluye que el modelo presenta una buena capacidad para predecir y evaluar el comportamiento de las variables de interés en la diabetes mellitus tipo 2, mostrando su valor como herramienta de soporte en la identificación oportuna de la enfermedad y apoyo a la toma de decisiones por parte del profesional médico.

Redes Elétricas Inteligentes são um novo paradigma para os sistemas elétricos de potência que utilizam tecnologia digital avançada, permitindo maior controle sobre a rede elétrica, transmissão de dados em tempo real e transmissão de energia com mais eficiência. O problema enfrentado é como distribuir informações dos consumidores nessa nova concepção de rede elétrica para que atenda todos os consumidores, com o menor custo para os equipamentos de comunicação. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um programa computacional para calcular soluções adequadas para o problema de alocação de agregadores de dados em uma rede elétrica inteligente, usando um Algoritmo Genético. Esse algoritmo se subdivide nas etapas de criação da população inicial, avaliação, seleção, cruzamento e mutação, emulando a evolução biológica. Na literatura, Algoritmos Genéticos são muito utilizado para encontrar soluções em problemas de otimização combinatória. Os resultados computacionais apresentaram alto desempenho com as soluções melhores do que da literatura.

Esta investigación presenta una metodología para optimizar fuerzas de control en edificaciones, las cuales se encuentran sometidas a cargas sísmicas. Se desarrolló un sistema de control llamado CLF-MR_I, el cuál combina un algoritmo genético de clasificación no dominada NSGA-II y un sistema de control basado en lógica difusa. El controlador fue ensayado numéricamente en una edificación real de 96 m de altura, en la cual se instalaron 6 amortiguadores magnetoreológicos MR. La estructura fue sometida a 8 aceleraciones de sismo con diferentes rangos frecuenciales. Los parámetros de entrada para el sistema de control propuesto fueron los desplazamientos y las velocidades del primer piso de la edificación y como único parámetro de salida, se definió el voltaje de los dispositivos MR. La eficiencia del CLF-MR_1 fue comparada con un segundo controlador llamado CLF-MR_2, el cual funciona mediante un sistema de inferencia basado en parámetros lingüísticos. Los resultados obtenidos indican que el CLF-MR_1 mejora significativamente la respuesta dinámica de la edificación, en comparación con los resultados obtenidos con el CLF-MR_2 y con la condición no controlada de la edificación.

Autonomous Ground Vehicles play a vital role in various industries, necessitating efficient route planning for mission success without human intervention. This study examines two metaheuristic optimization approaches, Genetic Algorithms and Ant Colony Optimization, within the context of route planning for these robotic entities. The comprehensive methodology utilizes the designs of these metaheuristic methods, and a comparative analysis is conducted through simulated experiments in diverse environments. Thefindings unveil that Genetic Algorithms excel in simple terrains; while Ant Colony Optimization demonstrates robust exploration capabilities in complex environments with obstacles and additional constraints. This underscores the importance of selecting the appropriate metaheuristic based on specific mission requirements and environmental conditions. The research furnishes insights to designers and operators, enabling informed decisions in route planning strategy selection, thereby enhancing the efficiency and safety of autonomous robotic operations across various scenarios. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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En la actualidad es de suma importancia la construcción y operación de sistemas de generación, transmisión y distribución de la energía eléctrica de la forma más óptima y económica posible. En el presente trabajo se trata la problemática de la asignación de unidades de generación, aplicado a una microrred eléctrica aislada para satisfacer la demanda estimada de los consumidores con el uso de técnicas de inteligencia artificial. Se propone un modelo de adaptabilidad con el empleo de herramientas de algoritmos genéticos, el cual es implementado con la ayuda de las estructuras de programación ofrecidas por el MATLAB en su versión 2014ª (licencia 41048478), en su Global Optimización Toolbox. La efectividad del modelo propuesto fue validada en una aplicación en el sistema eléctrico aislado del polo turístico de Cayo Coco-Cayo Guillermo, provincia Ciego de Ávila, Cuba, para la asignación de unidades generadoras en un entorno formado por varias fuentes.

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La reconfiguración óptima de redes de distribución es muy importante en la reducción de pérdidas, costos de operación y en la mejora de la seguridad, estabilidad e indicadores de confiabilidad de estas. El trabajo tiene como objetivo reprogramar un algoritmo, que mejore los resultados obtenidos anteriormente. El artículo presenta la adaptación y reprogramación de partes del algoritmo genético de clasificación no dominada II, con una codificación nueva que, a diferencia de autores precedentes, evita la utilización de operadores genéticos modificados y aprovecha mejor las potencialidades del algoritmo. Se auxilia además de la teoría de grafos, para transformar los individuos no factibles y evitar nuevas generaciones de estos, prescindiendo del molesto chequeo de la malla y reduciendo el espacio de búsqueda y la carga computacional. Su eficacia se probó con los sistemas de distribución de prueba de 33 y 70 barras, mostrando resultados prometedores y mejores que propuestas anteriores.

Introduction− The controlled PID is the most widely used mathematical algorithm as a regulatory control strategy in industrial environments. The applications are varied; however, its answer depends on the proper calculation of its three parameters: the proportional, the derivative, and the integral. Analytical tuning and experimental methods solve the problem, but new tuning possibilities are now enabled within the digital and process integration context. Objective− Automatically and remotely obtain the optimal parameters of the PID controller, taking advantage of an online connection via the OPC communication protocol to analyze the transient response of the system. Methodology− The study is carried out in three main phases; it begins with a PD3 SMAR thermal process with connection via OPC; in this phase, the mathematical model of the process is built analytically based on fundamental laws. In the second phase, using an analytical tuning method, the PID control architecture is created on which the online experimentation is carried out. In the third phase, the genetic algorithms for automatic tuning are implemented, extracting performance measures from the PID controller through the transient response of the process and optimally determining the values for the proportional, derivative, and integral parameters. Results− The automatic tuning method was tested with two properly instrumented industrial processes. The potential for application can be seen due to its good result and because it does not require specific mathematical knowledge compared to conventional tuning methods. Conclusions− The automatic tuning method can be used remotely to calculate the optimal parameters of a PID controller. The parameters are calculated from the transient response and the definition of design criteria adaptable to any need for control, response, and process.

Nowadays, it is of utmost importance the construction and operation of generation, transmission, and distribution systems of electric energy in the most optimal and economical way possible. The present work deals with the problem of unit commitment, applied to an isolated electric microgrid to satisfy the estimated demand of the consumers with the use of artificial intelligence techniques. An adaptability model is proposed with the use of genetic algorithms tools, which is implemented with the help of the programming structures offered by MATLAB in its 2014th version (license 41048478), in its Global Optimization Toolbox. The effectiveness of the proposed model was validated in an application in the isolated electric system of the tourist pole of Cayo Coco-Cayo Guillermo, Ciego de Avila province, Cuba, for the unit commitment in an environment formed by several sources of electricity generation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Optimal distribution networks reconfiguration is very important in reducing losses and operating costs and in improving networks security, stability and reliability indicators. The work objective is reprogramming an algorithm that improves results obtained previously. Paper presents non-dominated classification genetic algorithm II parts adaptation and reprogramming, with a new coding that, unlike previous authors, avoids modified genetic operators and take better advantage of algorithm's potentialities. In addition, graph theory is used to transform non-feasible individuals and avoid new generations of them, dispensing with annoying mesh checking and reducing the search space and computational burden. Proposal's effectiveness was tested with 33 and 70 bars test distribution systems, showing promising results and better than previous proposals. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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En este artículo se aborda el problema de la distribución de un conjunto de cámaras en un espacio de trabajo cerrado, con el objetivo de visualizar un área de interés en su totalidad en cada instante de tiempo. La metodología a seguir en este proyecto se basa en modelos de geometría computacional y proyectiva, así como características de detección y algoritmos de búsqueda. La experimentación se realiza empleando la misma metodología, variando únicamente los algoritmos de búsqueda que se implementarán, siendo estos algoritmos genéticos y búsqueda codiciosa (greedy search en inglés), con la finalidad de realizar una comparación de los resultados obtenidos con cada uno de los algoritmos mencionados, evaluando la cobertura del área de interés obtenida, así como el tiempo de computo involucrado en el análisis.

This paper presents a methodology for protection coordination in microgrids that considers account non-standard features of directional over-current relays (OCRs). In the proposed approach three decision variables are considered for each relay; namely, the standard characteristic curve (SCC), Time Multiplier Setting (TMS) and maximum limit of the plug setting multiplier (PSM). The proposed mixed integer non-linear programing model is solved by means of a specialized genetic algorithm (GA) implemented in Matlab. Several tests were performed on a modified version of the IEEE-30 bus test system considering on-grid and off-grid operational modes. The results evidenced the robustness and applicability of the proposed approach in real-size microgrids that host distributed generation and exhibit several operational modes or topologies. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Introduction-- The controlled PID is the most widely used mathematical algorithm as a regulatory control strategy in industrial environments. The applications are varied; however, its answer depends on the proper calculation of its three parameters: the proportional, the derivative, and the integral. Analytical tuning and experimental methods solve the problem, but new tuning possibilities are now enabled within the digital and process integration context. Objective-- Automatically and remotely obtain the optimal parameters of the PID controller, taking advantage of an online connection via the OPC communication protocol to analyze the transient response of the system. Methodology-- The study is carried out in three main phases; it begins with a PD3 SMAR thermal process with connection via OPC; in this phase, the mathematical model of the process is built analytically based on fundamental laws. In the second phase, using an analytical tuning method, the PID control architecture is created on which the online experimentation is carried out. In the third phase, the genetic algorithms for automatic tuning are implemented, extracting performance measures from the PID controller through the transient response of the process and optimally determining the values for the proportional, derivative, and integral parameters. Results-- The automatic tuning method was tested with two properly instrumented industrial processes. The potential for application can be seen due to its good result and because it does not require specific mathematical knowledge compared to conventional tuning methods. Conclusions-- The automatic tuning method can be used remotely to calculate the optimal parameters of a PID controller. The parameters are calculated from the transient response and the definition of design criteria adaptable to any need for control, response, and process. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

El objetivo del estudio fue modelar y analizar tres redes de distribución de agua potable; calibrarlas con el software Epanet Calibrator, y comparar sus resultados con Darwin Calibrator. Se utilizaron un caudalímetro ultrasónico y data loggers de presión que fueron configurados para registrar datos cada diez minutos; se obtuvo la media de los caudales en cada nudo de interés de la red. Se utilizaron los datos de presión para ajustar cada red; al variar rugosidades se pudo calibrar y ajustar el modelo entre lo simulado matemáticamente con los datos obtenidos en campo. Mediante esta información se establecieron ecuaciones y curvas de calibración para discriminar la discrepancia entre lo modelado y lo observado en campo. Las calibraciones hidráulicas se hicieron mediante las fórmulas de Darcy-Weisbach y Hazen-Williams. Los resultados muestran para cada red una variación en las calibraciones del 35, 15 y 10 %. Se concluye que estas dos aplicaciones computacionales arrojan resultados similares entre los datos de lo simulado y lo observado con la diferencia de que la calibración en Epanet se hace nudo por nudo, mientras que en Darwin Calibrator puede efectuarse mediante grupos de calibraciones en un determinado sector.

En el problema del diseño del producto, las empresas buscan encontrar configuraciones adecuadas de los atributos del producto con el objetivo de aumentar su participación en el mercado. Este problema pertenece al campo del marketing cuantitativo y se considera un problema NP-Hard, debido a su amplio espacio de búsqueda para una solución óptima. Entre la literatura relacionada, existen diferentes metodologías para abordar este problema, ganando terreno a las que aplican metaheurísticas, con énfasis en Algoritmos genéticos. El objetivo principal de este trabajo es presentar una visión general de las contribuciones más significativas en esta área utilizando un enfoque de análisis bibliométrico. El documento utiliza la base de datos Scopus y la Colección principal de Web of Science, con el fin de obtener los principales, más influyentes artículos, conferencias, revistas, autores, instituciones y países. Los resultados destacan a Kwong, C.K. como el autor más productivo, mientras que Nagamachi M. es el autor más influyente. Además, China es el país líder en este campo de investigación. El uso de algoritmos genéticos en las soluciones del problema del diseño del producto es un área de estudio en crecimiento con un importante desarrollo de metodologías y enfoques.

Objective: Estimate an optimal policy for the blood platelets supply chain distribution problem using a vendor-managed inventory problems approach. Methods and materials: This paper uses an integrated simulation-based optimization model to develop a Vendor- Managed Inventory approach for blood platelets. Simulation is used to estimate the performance of a defined inventory policy. On the other hand, a genetic algorithm finds optimal or near-optimal inventory policies. This approach is evaluated using a case study inspired by a real blood center in Colombia. Results and discussion: Using the proposed approach, key indicators in the blood supply chain such as total cost and outdated units are significantly improved while maintaining the service level. In terms of costs, the VMI model shows a 19.19% advantage over the non-VMI solution. Moreover, the proposed VMI solution can reduce by 42.25% the number of expired platelets. Conclusions: Using a VMI-based distribution system and a simulation-based optimization approach with genetic algorithms offers promising results in the proposed use case. This mixed methodology allows for flexible system configurations without the need for complex changes in the algorithm, and it does so without the need for excessive computational resources. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Los procesos computacionales en diseño permiten al arquitecto abordar geometrías complejas desde nuevas perspectivas. El artículo propone una metodología de reverse engineering/design basada en computación evolutiva para encontrar el hiperboloide oculto y primigenio que conforma la cubierta de la Iglesia de Nuestra Señora del Valle (España), legado de la obra del arquitecto Félix Candela. Con la parametrización y el uso de algoritmos genéticos es posible explorar y adaptar paraboloides hiperbólicos de manera exitosa, al demostrar, mediante experimentación no matemática, la viabilidad para solventar problemas geométricos que se plantean a partir de documentos gráficos incompletos, anteproyectos o preexistencias.

Las empresas públicas o privadas productoras de agua potable deben usar la cantidad óptima de coagulante (Al2SO4) en la producción del agua potable por el beneficio económico y el cuidado de la salud teniendo en cuenta a las ciudades de la sierra ubicadas sobre los 3200 m.s.n.m. La dosis óptima de coagulante es una operación crítica, que tiene como propósito precipitar la cantidad de impurezas presentes en el agua cruda, su exceso altera la calidad del agua ocasionado daños en la salud cuando los parámetros están fuera de los límites permisibles por la OMS. El uso de los algoritmos genéticos permitió determinar la cantidad óptima de coagulante (sulfato de aluminio). Sin embargo, en la actualidad se realiza de manera manual mediante pruebas de ensayo denominadas pruebas “Jar Test” éstas se realizan en laboratorio, pero, es costos y demora mucho tiempo. Los parámetros utilizados en la simulación son: pH, turbidez, sólidos totales disueltos y conductividad, los cuales miden la cantidad de coagulantes a la entrada y salida en un periodo de tiempo, la precisión alcanzada con este método es del 99,2% con un margen de error de 0,8%, en comparación con otros métodos como las neuronales que alcanzan un resultado del 98% con un margen de error de 2%. La cantidad de coagulante está dentro de los parámetros que establece la organización mundial de la salud evitando problemas de cáncer en la población de las zonas de la sierra, alcanzando los estándares de calidad.

En un sistema de mantenimiento preventivo programado por tiempo, se plantea la necesidad de optimizar el uso de los recursos del área de mantenimiento, para buscar un equilibrio a lo largo del periodo de planificación. El problema se refiere a la secuenciación de tareas en la que se requiere determinar la semana inicial del programa de mantenimiento para cada una de las actividades en las máquinas. Se propone un algoritmo genético que tiene como función objetivo minimizar el máximo tiempo de mantenimiento semanal, de tal manera que cumpla con las condiciones de la programación establecida en cuanto a duraciones y frecuencias. Se consigue un programa eficiente y equilibrado que mejora significativamente el uso de los recursos. Para futuros trabajos, se sugiere aplicar otras técnicas inteligentes para la solución del problema y formularlo teniendo en cuenta otras condiciones, como los diferentes tipos de mantenimiento o la minimización de las paradas frecuentes de los equipos.

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En este trabajo se presenta un prototipo de software para resolver el Problema de Asignación de Horarios Académicos (PAHA) en Instituciones de Educación Superior (IES) de manera automática. El software implementa Algoritmos Genéticos (AG) con un operador de mutación adaptativa para la generación de los horarios académicos. Las pruebas se realizaron utilizando información académica de la Unidad de Estudios Superiores Villa Victoria, Estado de México, México. Los horarios académicos generados cumplieron con las restricciones establecidas y se generaron en un lapso de tiempo corto. La configuración de AG utilizado resolvió el PAHA de manera eficiente, además, el software puede ser fácilmente adaptado en otras IES.

En este trabajo se propone una estrategia de control en lazo cerrado para el seguimiento de perfiles óptimos previamente definidos para un bioproceso fed-batch. La mayor ventaja de este enfoque es que las acciones de control se calculan resolviendo un sistema de ecuaciones lineales, sin tener que linealizar el modelo matemático, lo que permite trabajar en cualquier rango. Además, se plantean tres técnicas para la sintonización de los parámetros del controlador diseñado. Primero se propone un método de Monte Carlo, el cual es un método probabilístico. En segundo lugar, se presenta una metodología basada en Algoritmos Genéticos, una técnica evolutiva de optimización. La tercera alternativa es el desarrollo de un Algoritmo Híbrido, diseñado a partir de la combinación de los dos métodos anteriores. En todos los casos, el objetivo es encontrar los parámetros del controlador que minimicen el error total de seguimiento de trayectorias. El desempeño del controlador se evalúa a través de simulaciones en condiciones normales de operación y frente a incertidumbre paramétrica, empleando los parámetros del controlador obtenidos.

El proceso de clasificación de interesados es usualmente llevado a cabo por el director del proyecto utilizando métodos como la entrevista con expertos, la lluvia de ideas y listas de chequeo. Dichos métodos se llevan a cabo de forma manual y con carácter subjetivo por parte de especialistas vinculados a los proyectos. Esto afecta la exactitud de la clasificación y los directivos del proyecto no cuentan con una información más detallada a la hora de tomar decisiones sobre los involucrados. Como objetivo de este trabajo se propone un sistema borroso genético para la clasificación de interesados, que permita mejorar la calidad de la clasificación con respecto a la forma manual realizada en los proyectos. La propuesta realiza el aprendizaje automático y ajuste de sistemas de inferencia borrosos para la clasificación de interesados a partir de la ejecución de seis algoritmos genéticos: GFS.THRIFT, GFS.FR.MOGUL, GFS.GCCL, FH.GBML, GFS.LT.RS y SLAVE. Se examinan los resultados de aplicarlos en 10 iteraciones calculando las medidas: porciento de clasificaciones correctas, falsos positivos, falsos negativos, error cuadrático medio y error porcentual de la media absoluta simétrica. Los mejores resultados los obtiene el algoritmo FH.GBML. El sistema borroso genético desarrollado mejora la clasificación de los interesados mostrándose como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en organizaciones orientadas a la producción por proyectos.

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In the past few decades structural optimization through metaheuristics has gain recognition in the scientific community; non the less, to guarantee good results we require a good selection of metaheuristic's parameters. In this paper we propose a multi-chromosome genetic algorithm with self-adaptive parameters, to optimize steel trusses in a threedimensional space. The design variable are the sections assign to each truss element of the structure. The optimization objective is the minimize the weight of the structure, considering the displacement y maximum stress as constrains. The propose algorithm was applied to the optimization of two trusses, obtaining designs that had a 35% less weight than the initial designs and comparable to results obtained in other papers. However, the adaptation of the parameters allows a more robust optimization process when analyzing different types of trusses and eliminates the initial runs of the optimization algorithm required to calibrate the initial parameters. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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We propose a methodology for the improvement of the parameter design that consists of the combination of Random Forest (RF) with Genetic Algorithms (GA) in 3 phases: normalization, modelling and optimization. The first phase corresponds to the previous preparation of the data set by using normalization functions. In the second phase, we designed a modelling scheme adjusted to multiple quality characteristics and we have called it Multivariate Random Forest (MRF) for the determination of the objective function. Finally, in the third phase, we obtained the optimal combination of parameter levels with the integration of properties of our modelling scheme and desirability functions in the establishment of the corresponding GA. Two illustrative cases allow us to compare and validate the virtues of our methodology versus other proposals involving Artificial Neural Networks (ANN) and Simulated Annealing (SA). [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Un algoritmo genético o genetic algorithm (GA) es una técnica de la inteligencia artificial que es utilizada en cualquiera de las especialidades de ingeniería. En el presente estudio, el GA propuesto encuentra valores óptimos para los parámetros Kp, Ki y Kd de un controlador PID, utilizado ampliamente en la industria. Los cromosomas, formados con los genes Kp, Ki y Kd, representados por números reales, evolucionan y son evaluados mediante el error cuadrático medio (ECM) de la salida deseada. En ese sentido, la solución es el cromosoma con menor ECM, el cual produce menores transitorios en la salida. Además, el GA ha sido codificado en lenguaje M (MATLAB) y los resultados han sido comparados con otros trabajos.

El proyecto “Modelado y diseño de cubiertas de naves industriales mediante técnicas de form-finding y algoritmos de inteligencia computacional” cursa su tercer y último año, obteniendo avances importantes en el diseño estructural. En el trabajo expuesto se realiza una breve descripción del algoritmo genético desarrollado, seguido de su ejecución para la optimización en peso de una celosía plana de cordones paralelos de una nave industrial de la localidad de Rafaela. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios, reduciendo de manera considerable el peso de la cercha y fortaleciendo conceptos básicos sobre el diseño de estructuras planas. La articulación entre diseño paramétrico, análisis por elementos finitos y algoritmos genéticos, concibe una herramienta muy potente y flexible que hace posible obtener resultados más eficientes que los obtenidos por un ingeniero a través de su experiencia e intuición.

El Dr Genichi Taguchi desarrolló en los años 80 una metodología para la mejora del diseño de parámetros de productos y procesos, conocida como metodología Taguchi. Diversas propuestas han surgido en las que se mezclan técnicas de inteligencia artificial. Proponemos la creación de un híbrido entre Random Forest (RF) y los Algoritmos Genéticos (GA) en 3 fases; normalización, modelización y optimización. La primera fase corresponde a la preparación previa del conjunto de datos mediante funciones de normalización. En la modelización se determina la función objetivo utilizando estrategias basadas en RF para predecir el valor de la respuesta en un conjunto de parámetros dado. Finalmente, en la fase de optimización se obtiene la combinación óptima de los niveles de los parámetros mediante la integración de propiedades dadas por nuestro esquema de modelización en el establecimiento del correspondiente GA. Se comparan los resultados de forma numérica con aportes recientemente encontrados en la literatura. Nuestra propuesta metodológica se concentra en las variables de mayor importancia producto del proceso de modelización con RF, lo que permite desarrollar y dirigir de manera más eficiente las nuevas generaciones en la fase de optimización y en consecuencia, alcanzar significativas mejoras en cuanto al objetivo de calidad considerado.

Este trabajo aborda la optimización de portafolios teniendo en cuenta restricciones impuestas por los mercados financieros y condiciones de proyectos con exceso de liquidez, como costos de transacción, presupuesto limitado y horizontes de tiempo cortos. Ante estas condiciones, se ha encontrado que los modelos convencionales pueden generar portafolios ineficientes. Por lo tanto, se formula un modelo matemático y se implementa un algoritmo genético multiobjetivo para hallar portafolios eficientes en la Bolsa de Valores de Colombia, minimizando el riesgo y maximizando la rentabilidad. Adicionalmente, se presentan resultados que permiten comparar los portafolios obtenidos con el modelo propuesto y el modelo de media-varianza, mostrando la importancia de los costos de transacción y el presupuesto en la toma de decisiones de inversión.