Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT
- Autores
- Alfonso, Hugo; Alba Torres, Enrique
- Año de publicación
- 2004
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico.
Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Algoritmo Evolutivo Distribuido
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Problema SAT
Intelligent agents
Algorithms - 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:10915/22553
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Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSATAlfonso, HugoAlba Torres, EnriqueCiencias InformáticasAlgoritmo Evolutivo DistribuidoARTIFICIAL INTELLIGENCEProblema SATIntelligent agentsAlgorithmsEn este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2004info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22553spainfo: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:UNLP2025-09-29T10:55:06Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22553Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:07.202SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. |
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