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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| 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/10915/22543 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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