Nichos y operadores de macromutación para problemas de optimización con funciones multimodales no-estacionarias

El interés en la optimización de funciones multimodales dinámicas se ha acrecentado en los últimos años debido a que muchos de los problemas del mundo real poseen esta característica. En este tipo de problemas, el objetivo es seguir la trayectoria del óptimo global tan cercanamente como sea posible,...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Esquivel, Susana Cecilia, Aragón, Victoria S.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2004
Materias:	Ciencias Informáticas Algorithms Algoritmos Evolutivos Funciones dinámicas multimodales ARTIFICIAL INTELLIGENCE Intelligent agents Técnica de mantenimiento de diversidad Optimization Métodos de nichos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22543
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El interés en la optimización de funciones multimodales dinámicas se ha acrecentado en los últimos años debido a que muchos de los problemas del mundo real poseen esta característica. En este tipo de problemas, el objetivo es seguir la trayectoria del óptimo global tan cercanamente como sea posible, a medida que éste se desplaza sobre el espacio de búsqueda. En este trabajo se presentan tres métodos de mantenimiento de diversidad, uno de nichos conocido como fitness sharing y dos operadores de macromutación: random inmigrantes y recrudescenca. La efectividad y/o limitaciones de cada técnica y de combinaciones de ellas es discutida y analizada.
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