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Main Author: Claudia Hurtado González
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Universidad La Salle 2004
Subjects:
Online Access:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202102
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author Claudia Hurtado González
author_facet Claudia Hurtado González
contents Mejoras a un Algoritmo Genético Simple, aplicando conceptos de Computación Evolutiva Claudia Hurtado González Beatriz Izquierdo Rivera Marcela López Aguado Hernández Armando Nicolás Cruz Eduardo Gómez Ramírez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mutación convergencia sintonización función memoria solución óptica Uno de los problemas con que se enfrentan los algoritmos evolutivos es la gran cantidad de tiempo querequieren para converger en la solución óptima. Por esta razón es muy importante el desarrollo de algoritmosque mejoren su desempeño. En este artículo se presenta una versión mejorada de Algoritmo Genético,así como la manera en que distintos parámetros internos, como mutación–número de padres afectanen la convergencia. Las pruebas propuestas se evaluaron estadísticamente, mediante un análisis devarianza. Esta metodología estadística de evaluación puede aplicarse para la sintonizaciónde cualquier Algoritmo Genético. 2004 artículo científico 1405-6690 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202102 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=342 Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle application/pdf Universidad La Salle Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle (México) Num.21 Vol.6
format Artículo científico
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language es
publishDate 2004
publisher Universidad La Salle
spellingShingle Mejoras a un Algoritmo Genético Simple, aplicando conceptos de Computación Evolutiva
Claudia Hurtado González
Multidisciplinarias (Ciencias Sociales)
mutación
convergencia
sintonización
función memoria
solución óptica
Mejoras a un Algoritmo Genético Simple, aplicando conceptos de Computación Evolutiva Claudia Hurtado González Beatriz Izquierdo Rivera Marcela López Aguado Hernández Armando Nicolás Cruz Eduardo Gómez Ramírez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) mutación convergencia sintonización función memoria solución óptica Uno de los problemas con que se enfrentan los algoritmos evolutivos es la gran cantidad de tiempo querequieren para converger en la solución óptima. Por esta razón es muy importante el desarrollo de algoritmosque mejoren su desempeño. En este artículo se presenta una versión mejorada de Algoritmo Genético,así como la manera en que distintos parámetros internos, como mutación–número de padres afectanen la convergencia. Las pruebas propuestas se evaluaron estadísticamente, mediante un análisis devarianza. Esta metodología estadística de evaluación puede aplicarse para la sintonizaciónde cualquier Algoritmo Genético. 2004 artículo científico 1405-6690 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34202102 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=342 Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle application/pdf Universidad La Salle Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle (México) Num.21 Vol.6
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