IQR: una medida estadística como modelo para la sintonización computacional

Autores
Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María Laura; BIanchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
rango intercuartil
evolución diferencial
algoritmos evolutivos
sintonización
reducción de incertidumbre
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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