Algoritmos evolutivos distribuidos para mantener diversidad poblacional

Autores
Salto, Carolina; Minetti, Gabriela F.; Alfonso, Hugo
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Cuando el Algoritmo Evolutivo no logra equilibrar la exploración y la explotación del espacio de búsqueda es muy probable que se pierda diversidad poblacional. Tal inconveniente puede solucionarse con modelos de algoritmos evolutivos distribuidos, los cuales mantienen varias subpoblaciones (islas) en paralelo procesándolas con algoritmos evolutivos independientes entre sí. Las islas, por medio de mecanismos de migración, intercambian material genético. Las configuraciones de los algoritmos evolutivos que se aplican a las subpoblaciones pueden ser distintas, obteniéndose de esta manera algoritmos evolutivos distribuidos heterogéneos. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales aproximadas. Esta línea de investigación estudia los efectos producidos por el uso de diversas configuraciones en cada una de las islas, para que en ellas se logre un comportamiento evolutivo diferente, para mantener la diversidad poblacional y fundamentalmente conseguir soluciones de calidad.
Eje: Sistemas de información y Metaheurística
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
información
Algoritmos Evolutivos Paralelos
Evolución
Algorithms
Modelo Isla
Heterogeneidad
Homogeneidad
Optimización
Diversidad Poblacional
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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