Aproximación de la función de fitness utilizando lógica difusa
- Autores
- Roggero, Patricia; Leguizamón, Guillermo; Apolloni, Javier
- Año de publicación
- 2006
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La función de fitness es una de las componentes principales de los Algoritmos Evolutivos (AEs). Sin embargo, una de las principales dificultades en la aplicación de AEs a problemas del mundo real, es que los mismos necesitan un gran número de evaluaciones de la función de fitness, antes que se puedan obtener buenos resultados. Por otro lado, se ha mostrado que la incorporación de conocimiento en AEs permite mejorar significativamente la eficiencia de la búsqueda, es por esto y por la experiencia en la línea de estos tópicos que se pretende trabajar en la aproximación de funciones de fitness utilizando Lógica Difusa (LD).
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Intelligent agents
Función de fitness
Lógica difusa - 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:10915/20737
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Aproximación de la función de fitness utilizando lógica difusaRoggero, PatriciaLeguizamón, GuillermoApolloni, JavierCiencias InformáticasIntelligent agentsFunción de fitnessLógica difusaLa función de fitness es una de las componentes principales de los Algoritmos Evolutivos (AEs). Sin embargo, una de las principales dificultades en la aplicación de AEs a problemas del mundo real, es que los mismos necesitan un gran número de evaluaciones de la función de fitness, antes que se puedan obtener buenos resultados. Por otro lado, se ha mostrado que la incorporación de conocimiento en AEs permite mejorar significativamente la eficiencia de la búsqueda, es por esto y por la experiencia en la línea de estos tópicos que se pretende trabajar en la aproximación de funciones de fitness utilizando Lógica Difusa (LD).Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2006-06info: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/10915/20737spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-9474-35-5info: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:UNLP2025-09-03T10:27:13Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20737Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:27:14.147SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La función de fitness es una de las componentes principales de los Algoritmos Evolutivos (AEs). Sin embargo, una de las principales dificultades en la aplicación de AEs a problemas del mundo real, es que los mismos necesitan un gran número de evaluaciones de la función de fitness, antes que se puedan obtener buenos resultados. Por otro lado, se ha mostrado que la incorporación de conocimiento en AEs permite mejorar significativamente la eficiencia de la búsqueda, es por esto y por la experiencia en la línea de estos tópicos que se pretende trabajar en la aproximación de funciones de fitness utilizando Lógica Difusa (LD). |
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