Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT

En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Alfonso, Hugo, Alba Torres, Enrique
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Algoritmo Evolutivo Distribuido
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Problema SAT
Intelligent agents
Algorithms
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22553
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico.
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