Estrategias evolutivas y problema inverso de las IFS
- Autores
- Ivanissevich, María Laura; Millado, Paula; Sierpe, Luis; Delrieux, Claudio
- Año de publicación
- 2002
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El problema inverso de la IFS constituye un desafío aún sin resolver satisfactoriamente desde que su factibilidad teórica fuera demostrada por el teorema del collage. En este trabajo proponemos su solución automática por medio de algoritmos evolutivos y genéticos, los cuales, si bien no encuentran un collage exacto en tiempos satisfactorios, permiten aproximar con gran rapidez la imagen original lo suficientemente bien como para que el usuario, con pocos retoques finales, pueda encontrar el código IFS buscado para la imagen de entrada. Un problema central en este enfoque consiste en poder utilizar, evaluar y comparar diferentes estrategias evolutivas y genéticas, con vistas a encontrar una caracterización genérica de una estrategia que sea la más adecuada en la mayoría de los casos. Para poder realizar dicho estudio, se construyó una herramienta gráfica que permite testear las diferentes evoluciones producidas por estos algoritmos.
Eje: Sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sistemas de Funciones Iteradas (IFS)
Programación Evolutiva
Programación Genética - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23156
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Estrategias evolutivas y problema inverso de las IFSIvanissevich, María LauraMillado, PaulaSierpe, LuisDelrieux, ClaudioCiencias InformáticasARTIFICIAL INTELLIGENCESistemas de Funciones Iteradas (IFS)Programación EvolutivaProgramación GenéticaEl problema inverso de la IFS constituye un desafío aún sin resolver satisfactoriamente desde que su factibilidad teórica fuera demostrada por el teorema del collage. En este trabajo proponemos su solución automática por medio de algoritmos evolutivos y genéticos, los cuales, si bien no encuentran un collage exacto en tiempos satisfactorios, permiten aproximar con gran rapidez la imagen original lo suficientemente bien como para que el usuario, con pocos retoques finales, pueda encontrar el código IFS buscado para la imagen de entrada. Un problema central en este enfoque consiste en poder utilizar, evaluar y comparar diferentes estrategias evolutivas y genéticas, con vistas a encontrar una caracterización genérica de una estrategia que sea la más adecuada en la mayoría de los casos. Para poder realizar dicho estudio, se construyó una herramienta gráfica que permite testear las diferentes evoluciones producidas por estos algoritmos.Eje: Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2002-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf578-587http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23156spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:21Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23156Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:21.767SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El problema inverso de la IFS constituye un desafío aún sin resolver satisfactoriamente desde que su factibilidad teórica fuera demostrada por el teorema del collage. En este trabajo proponemos su solución automática por medio de algoritmos evolutivos y genéticos, los cuales, si bien no encuentran un collage exacto en tiempos satisfactorios, permiten aproximar con gran rapidez la imagen original lo suficientemente bien como para que el usuario, con pocos retoques finales, pueda encontrar el código IFS buscado para la imagen de entrada. Un problema central en este enfoque consiste en poder utilizar, evaluar y comparar diferentes estrategias evolutivas y genéticas, con vistas a encontrar una caracterización genérica de una estrategia que sea la más adecuada en la mayoría de los casos. Para poder realizar dicho estudio, se construyó una herramienta gráfica que permite testear las diferentes evoluciones producidas por estos algoritmos. |
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