| Summary: | Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem de algoritmo evolutivo multiobjetivo, denominado MOEA/NSM (do inglês, Multiobjective Evolutionary Algorithm integrating NSGA-II, SPEA2 and MOEA/D features). O algoritmo preserva em geral, características de um algoritmo evolutivo, concentrando qualidades de outras abordagens de sucesso na literatura em uma única abordagem, para que elas trabalhem em conjunto, por meio de subpopulações. O objetivo do estudo foi combinar as principais características dos algoritmos NSGA-II, SPEA2 e MOEA/D, e incluir ainda uma técnica de busca local para melhorar a busca no espaço de objetivos. O algoritmo MOEA/NSM foi comparado às demais abordagens clássicas utilizando 9 datasets para o problema do caixeiro viajante biobjetivo. Além disso, foram realizados experimentos aplicando também a busca local nas abordagens clássicas, resultando em considerável melhora nos resultados para esses algoritmos. A partir das fronteiras de Pareto resultantes dos experimentos, foram aplicadas as métricas de avaliação por Hipervolume, Epsilon (ε), R2, EAF, além do teste de hipótese estatístico Shapiro-Wilk. Os resultados apontaram um melhor desempenho do MOEA/NSM em relação aos demais, mesmo aplicando a busca local nas outras abordagens. Nesse sentido, o MOEA/NSM pode ser considerado um algoritmo que consegue encontrar soluções não denominadas de qualidade, tanto quanto os algoritmos clássicos da literatura. === This work presents a new approach to the multiobjective evolutionary algorithm, called MOEA/NSM (Multiobjective Evolutionary Algorithm integrating NSGA-II, SPEA2 and MOEA/D features). The algorithm preserves, in general, the characteristics of an evolutionary algorithm, concentrating qualities of other approaches of success in the literature in a single approach, so that they work together, through subpopulations. The objective of the study was to combine the main characteristics of the NSGA-II, SPEA2 and MOEA/D algorithms, and also to include a local search technique to improve the objective space search. The MOEA/NSM algorithm was compared to the other classical approaches using 9 datasets for the biobjective traveling salesman problem. In addition, experiments were carried out also applying the local search in the classical approaches, resulting in a considerable improvement in the results for these algorithms. From the Pareto frontiers resulting from experiments, we applied the evaluation metrics by Hypervolume, Epsilon (ε), R2, EAF, in addition to the Shapiro-Wilk statistical hypothesis test. The results showed a better performance of the MOEA/NSM in relation to the others, even applying the local search in the others approaches. In this sense, the MOEA/NSM can be considered an algorithm that is able to find solutions not dominated of quality, as much as the classic algorithms of the literature.
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