Algoritmos evolutivos inspirados en la teoría del gen egoísta
En este trabajo se exploran dos implementaciones computacionales diferentes basadas en la teoría biológica del Gen egoísta propuesta por Richard Dawkins en 1976. Este enfoque computacional fue propuesto inicialmente por Corno et al en problemas de optimización y llamado Algoritmo del Gen Egoísta. La...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2004
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21342 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se exploran dos implementaciones computacionales diferentes basadas en la teoría biológica del Gen egoísta propuesta por Richard Dawkins en 1976. Este enfoque computacional fue propuesto inicialmente por Corno et al en problemas de optimización y llamado Algoritmo del Gen Egoísta. Las modificaciones discutidas aquí tienen como objetivo mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo introduciendo modificaciones en la estructura de la población virtual de genes y la aplicación del cruzamiento. Además, se utiliza la población virtual de genes como mecanismo de inserción de conocimiento al algoritmo genético SRSI (Stud, Random and Seed Inmigrants). |
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