Algoritmos evolutivos distribuidos para mantener diversidad poblacional

Cuando el Algoritmo Evolutivo no logra equilibrar la exploración y la explotación del espacio de búsqueda es muy probable que se pierda diversidad poblacional. Tal inconveniente puede solucionarse con modelos de algoritmos evolutivos distribuidos, los cuales mantienen varias subpoblaciones (islas) e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Salto, Carolina, Minetti, Gabriela F., Alfonso, Hugo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2004
Materias:	Ciencias Informáticas información Algoritmos Evolutivos Paralelos Evolución Algorithms Modelo Isla Heterogeneidad Homogeneidad Optimización Diversidad Poblacional
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21352
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Cuando el Algoritmo Evolutivo no logra equilibrar la exploración y la explotación del espacio de búsqueda es muy probable que se pierda diversidad poblacional. Tal inconveniente puede solucionarse con modelos de algoritmos evolutivos distribuidos, los cuales mantienen varias subpoblaciones (islas) en paralelo procesándolas con algoritmos evolutivos independientes entre sí. Las islas, por medio de mecanismos de migración, intercambian material genético. Las configuraciones de los algoritmos evolutivos que se aplican a las subpoblaciones pueden ser distintas, obteniéndose de esta manera algoritmos evolutivos distribuidos heterogéneos. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales aproximadas. Esta línea de investigación estudia los efectos producidos por el uso de diversas configuraciones en cada una de las islas, para que en ellas se logre un comportamiento evolutivo diferente, para mantener la diversidad poblacional y fundamentalmente conseguir soluciones de calidad.
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