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El estudio presenta el algoritmo NSGA-II como una herramienta eficiente y óptima para resolver el problema de la suma de subconjuntos (SSP), que es un problema binario de mochila con diversas aplicaciones en áreas como la gestión de inversiones, la planificación de la producción y el diseño de circuitos electrónicos. El NSGA-II es un algoritmo genético multiobjetivo que utiliza técnicas de selección, cruce y mutación, junto con un enfoque de clasificación no dominado, para evolucionar una población de soluciones y obtener un conjunto de soluciones no dominadas, conocido como el frente de Pareto. El estudio describe detalladamente el funcionamiento del algoritmo, incluyendo los operadores genéticos y el enfoque de clasificación no dominado. Además, se presentan resultados experimentales que demuestran la eficacia y eficiencia del algoritmo en la resolución del problema SSP. En general, se proporciona una base sólida para comprender los fundamentos y aplicaciones del algoritmo NSGA-II en la optimización multiobjetivo.
