Algoritmos evolutivos inspirados en la teoría del gen egoísta

Main Authors: Villagra, Andrea, San Pedro, María Eugenia de, Lasso, Marta Graciela, Pandolfi, Daniel
Format: Documento de conferencia
Published: 2004-05
2004
Series: VI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Subjects:
Online Access: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21342
building SEDICI
institution SEDICI (UNLP)
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author Villagra, Andrea
San Pedro, María Eugenia de
Lasso, Marta Graciela
Pandolfi, Daniel
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San Pedro, María Eugenia de
Lasso, Marta Graciela
Pandolfi, Daniel
CIENCIAS INFORMÁTICAS
Algoritmos evolutivos inspirados en la teoría del gen egoísta
En este trabajo se exploran dos implementaciones computacionales diferentes basadas en la teoría biológica del Gen egoísta propuesta por Richard Dawkins en 1976. Este enfoque computacional fue propuesto inicialmente por Corno et al en problemas de optimización y llamado Algoritmo del Gen Egoísta. Las modificaciones discutidas aquí tienen como objetivo mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo introduciendo modificaciones en la estructura de la población virtual de genes y la aplicación del cruzamiento. Además, se utiliza la población virtual de genes como mecanismo de inserción de conocimiento al algoritmo genético SRSI (Stud, Random and Seed Inmigrants).
Eje: Sistemas de información y Metaheurística
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
VI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
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