Este trabajo presenta una versión Paralela del Algoritmo Evolutivo para Optimización Multiobjetivo NSGA-II, original de Deb et al. (2000). Se introducen los detalles de diseño e implementación de una versión paralela basada en subpoblaciones semi-independientes y se analiza la calidad de resultados y la eficiencia computacional, comparando con los resultados y tiempos de ejecución de la versión secuencial del algoritmo NSGA-II sobre un conjunto de problemas de prueba estándar. Adicionalmente, se estudia la aplicación de la versión paralela propuesta a la resolución de un problema de diseño de redes de comunicaciones confiables

Palabras clave — Algoritmos Evolutivos, Optimización Multiobjetivo, Paralelismo, NSGA-II.

Los objetivos del trabajo comprendieron:

• La comprensión del algoritmo NSGA-II (Deb et al, 2000).
• El diseño de una versión paralela del NSGA-II, de acuerdo al modelo de subpoblaciones distribuídas
• La aplicación del algoritmo paralelo a un problema que modela el diseño de redes de comunicaciones de alta confiabilidad topológica.