Publicación: Selección intrasexual: Un nuevo método de selección en algoritmos genéticos con poblaciones sexuadas.
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Fecha
2012-10
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Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
Resumen
El objetivo de este TFM es describir y evaluar las prestaciones de un nuevo método de selección de padres, de fuerte inspiración biológica, y que está definido dentro del contexto de los algoritmos genéticos que trabajan con poblaciones sexuadas. Concretamente, el método de selección propuesto está basado en uno de los mecanismos de la selección sexual biológica, la denominada selección intrasexual. Así, la idea es trabajar con poblaciones en las que se mantiene aproximadamente que, a lo largo del proceso evolutivo, el 50% de individuos son masculinos y el 50% femeninos (aspecto habitual en numerosas especias animales), y donde el proceso de selección sólo se realiza sobre la población masculina: sólo los vencedores de las competiciones entre machos son los que se aparearán con las hembras. Aunque existen numerosos trabajos dedicados al estudio de algoritmos genéticos con poblaciones sexuadas, la implementación típica de un algoritmo genético suele hacerse con poblaciones asexuadas. Por ello, puede decirse también que el objetivo de este TFM es doble: por un lado, mostrar las bondades de trabajar con algoritmos genéticos que usan poblaciones sexuadas y, por otro lado, mostrar las prestaciones de un nuevo método de selección que trabaja con este tipo de poblaciones. Para ello, se medirá y comparará las prestaciones del método propuesto con otros métodos de selección que trabajan tanto con poblaciones asexuadas como sexuadas. El TFM está organizado de la siguiente manera: a lo largo de la sección 1 se realizará una introducción al mundo de los algoritmos genéticos en general y, de forma más específica, se hará también una revisión del estado del arte relacionado con el área de los algoritmos genéticos que usan poblaciones sexuadas. Seguidamente, la sección 2 describirá el método de selección propuesto. Los experimentos y resultados, así como la evidencia empírica de la mejora de prestaciones conseguidas con el nuevo método presentado respecto a otros métodos de selección, se mostrarán a lo largo de la sección 3. Por último, la sección 4 recogerá las principales conclusiones, así como algunas líneas futuras que pueden continuarse a partir de este trabajo.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial