Algoritmos evolutivos distribuidos: propuestas que combinan prevención de incesto y multiplicidad

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nue...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Alfonso, Hugo, Minetti, Gabriela F., Salto, Carolina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22552
Aporte de:
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description En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz.
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Minetti, Gabriela F.
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