Combinación de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias


Autoria(s): Molina Bulla, Harold Yesid
Contribuinte(s)

Figueiras Vidal, Aníbal Ramón

Universidad Carlos III de Madrid. Escuela Politécnica Superior. Departamento de Tecnologías de las Comunicaciones ;

Data(s)

16/05/2013

16/05/2013

1999

22/01/2009

Resumo

Los algoritmos genéticos son herramientas de búsqueda global que permiten obtener soluciones a múltiples problemas que están basados en la teoría neo-darwiniana de la evolución, que defiende que los individuos más aptos sobreviven y se reproducen, mientras que los menos aptos perecen.. En esta investigación se propone la combinación del aprendizaje y la herencia para solucionar problemas en entornos variables con algoritmos genéticos, aumentando su velocidad de búsqueda y disminuyendo el coste del uso del aprendizaje. Se plantean dos nuevas variaciones en los algoritmos genéticos, el efecto Baldwin probalístico y la evolución lamarckiana probabilística. Ambas permiten el aprendizaje y la transmisión de la información asimilada de padres a hijos.. En el trabajo se muestran la importancia del aprendizaje para facilitar una correcta adaptación al entorno variable, de localizar un buen punto de partida para comenzar el aprendizaje y la conveniencia de permitir la herencia de la información aprendida..

Identificador

http://hdl.handle.net/11162/42519

MD L/TU 00036

Idioma(s)

spa

Direitos

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Palavras-Chave #inteligencia artificial #algoritmo #informática #matemáticas aplicadas
Tipo

Tesis doctoral