Combinación de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias
Contribuinte(s) |
Figueiras Vidal, Aníbal Ramón Universidad Carlos III de Madrid. Escuela Politécnica Superior. Departamento de Tecnologías de las Comunicaciones ; |
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Data(s) |
16/05/2013
16/05/2013
1999
22/01/2009
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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 |