Una técnica para estabilizar la cantidad de individuos en algoritmos genéticos de población variable
La elección del tamaño de población condiciona el desempeño de los algoritmos genéticos. Una población pequeña puede aumentar la presión selectiva, conduciendo a una convergencia prematura, mientras que para un número de individuos muy grande el alcance de la solución se torna lenta. Una alternativa...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2001
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23509 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La elección del tamaño de población condiciona el desempeño de los algoritmos genéticos. Una población pequeña puede aumentar la presión selectiva, conduciendo a una convergencia prematura, mientras que para un número de individuos muy grande el alcance de la solución se torna lenta. Una alternativa es usar un algoritmo genético de población variable, el cual ajusta la cantidad de individuos dinámicamente mediante el concepto de edad. Esta técnica, aunque más flexible, presenta una gran sensibilidad en relación con sus parámetros: pequeñas variaciones en el máximo tiempo de vida de un individuo pueden llevar de la extinción a la superpoblación para un mismo problema.
En este trabajo se presenta la noción de inundación, la cual permite mantener estable la población. La idea es eliminar, con cierta probabilidad, a individuos por debajo del fitness medio. Asimismo, también se incluye un control para evitar la extinción. Los resultados revelan que, aunque el mejor individuo promedio no supera al obtenido por el método original, el nuevo algoritmo logra mejores tiempos de ejecución pues opera sobre poblaciones más chicas. Además, la media poblacional se incrementa debido a las inundaciones. De este modo, nuestra propuesta resulta apropiada cuando se requieren buenas poblaciones con bajos tiempos de ejecución. |
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