Algoritmos evolutivos distribuidos: propuestas que combinan prevención de incesto y multiplicidad

Autores
Alfonso, Hugo; Minetti, Gabriela F.; Salto, Carolina
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz.
Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Algorithms
algoritmos evolutivos
multiplicidad de crossover y padres
Parallel
paralelismo
Distributed
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
distribución
Intelligent agents
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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