Técnicas de niching: estrategias evolutivas vs. algoritmos genéticos

Varias técnicas de especiación y niching han sido diseñadas y probadas en Algoritmos Genéticos (AGs) mostrando buenos resultados en la optimización de problemas donde el descubrir y mantener múltiples soluciones es importante. Las Estrategias Evolutivas (EEs) surgieron desde el área de la optimizac...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rosas, M. V., Leiva, Héctor Ariel, Gallard, Raúl Hector
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2000
Materias:	Ciencias Informáticas estrategias evolutivas algoritmos genéticos métodos de niching técnicas de especiación optimización multimodal
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23441
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Varias técnicas de especiación y niching han sido diseñadas y probadas en Algoritmos Genéticos (AGs) mostrando buenos resultados en la optimización de problemas donde el descubrir y mantener múltiples soluciones es importante. Las Estrategias Evolutivas (EEs) surgieron desde el área de la optimización numérica, manteniendo las mismas desventajas que los AGs simples al abordar problemas donde el objetivo es localizar múltiples soluciones. Por ejemplo para problemas de optimización multimodal (funciones con varios óptimos a localizar), optimización multiobjetivo (donde hay más de un criterio a optimizar) o en el caso de simulación de sistemas adaptativos complejos {6}. Este trabajo investiga la posibilidad de mejorar la performance de las EEs contemporáneas estándar para resolver problemas de soluciones múltiples mediante el uso de métodos de niching y especiación, analizando cuál es su ventaja con respecto a los resultados obtenidos con AGs.
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Técnicas de niching: estrategias evolutivas vs. algoritmos genéticos

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