Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT
En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para...
Guardado en:
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2004
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22553 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. |
|---|