Introduciendo mejoras en los algoritmos evolutivos

Hoy día se conocen como algoritmos evolutivos (Aes), a una familia de algoritmos basados en lso principios de reproducción, variación aleatoria competencia y selección de individuos. Una de las clases más exitosas la constituyen aquellos basados en lo que originalmente se conoció como algoritmos gen...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Esquivel, Susana Cecilia, Gallard, Raúl Hector
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2002
Materias:
Ciencias Informáticas
algoritmos
Algorithms
operadores genéticos
computación evolutiva
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22054
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Hoy día se conocen como algoritmos evolutivos (Aes), a una familia de algoritmos basados en lso principios de reproducción, variación aleatoria competencia y selección de individuos. Una de las clases más exitosas la constituyen aquellos basados en lo que originalmente se conoció como algoritmos genéticos. Estos tienen en particular el uso de operadores genéticos (crossover y mutación) no siempre presentes en otras clases de algoritmos evolutivos. Esta presentación muestra variantes introducidas en esta clase de Aes para mejorar su habilidad en problemas de optimización.
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