Autoadaptabilidad en Algoritmos Genéticos

Dr. Pedro Flores Pérez

Facultad de Ciencias

Universidad de Sonora

Resumen:

Cuando se modela un problema real con alguna metodología, siempre aparecen parámetros para los cuales es necesario determinar valores que eguren que el modelo reproduzca la situación real. En la mayoría de los casos el encontrar los valores de los parámetros se convierte en un problema en sí, igual o más difícil de resolver que el problema real. Ante esto se han desarrollado algoritmos llamados autoadaptables que durante su ejecución buscan y encuentran los mejores valores para los parámetros de que se trate. En esta plática se presentan los principales esquemas de Autoadaptabilidad para Aglgoritmos Genéticos y los resultados obtenidos al resolver, con un mismo código, varios problemas reales.

Tagged Under