Adaptación dinámica de parámetros en MCMP-SRI para el problema de máquina única de <i>weighted tardiness</i>

La adaptación de parámetros y operadores es una de las más importantes y promisorias áreas de investigación en la computación evolutiva. La idea es ajustar el algoritmo al problema, mientras el problema se resuelve. En los algoritmos genéticos (AGs) no sólo es necesario elegir la representación y l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: San Pedro, María Eugenia de, Pandolfi, Daniel, Villagra, Andrea, Lasso, Marta Graciela
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2006
Materias:
Ciencias Informáticas
multirecombinación
Adaptación
Algorithms
algoritmos genéticos
crossover
multirecombination
genetic algorithms
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22700
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La adaptación de parámetros y operadores es una de las más importantes y promisorias áreas de investigación en la computación evolutiva. La idea es ajustar el algoritmo al problema, mientras el problema se resuelve. En los algoritmos genéticos (AGs) no sólo es necesario elegir la representación y los operadores para el problema, sino que también debemos elegir valores de parámetros y probabilidades de operadores del AG de manera tal que éste encuentre la solución y de manera eficiente. El proceso de encontrar “a mano” valores apropiados de parámetros y probabilidades de operadores para un AG que afecten el rendimiento del algoritmo de una manera significativa, es una tarea que implica un consumo considerable de tiempo y esfuerzo. Esto ha motivado la automatización de dicho proceso. En el presente trabajo se analiza la posibilidad de disminuir el esfuerzo computacional total sin perder calidad de las soluciones. Para esto se propone la adaptación del algoritmo a través de los parámetros básicos que intervienen en la multirecombinación, como son la cantidad de crossovers (n1) y la cantidad de padres (n2).
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Pandolfi, Daniel
Villagra, Andrea
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