View Item 
  •   e_Buah Home
  • INVESTIGACIÓN
  • Tesis Doctorales UAH
  • Tesis Doctorales UAH
  • View Item
  • INVESTIGACIÓN
  • Tesis Doctorales UAH
  • Tesis Doctorales UAH
  • View Item
  • Biblioteca
    • English
    • español
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Optimización evolutiva de los parámetros de control de un algoritmo genético

Show full item record
RefworksUtilizar EndNote Import
Authors
Fernández Prieto, José Ángel
Identifiers
Permanent link (URI): http://hdl.handle.net/10017/8029
Director
Velasco Pérez, Juan RamónUniversity of Alcalá Author; Magdalena Layos, Luis
Date
2009
Affiliation
Universidad de Alcalá. Departamento de Automática
Keywords
Algoritmos genéticos
Optimización matemática
Ordenadores - Diseño y construcción
Document type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Share
 
Abstract
El comportamiento de un Algoritmo Genético viene determinado, en gran medida, por los parámetros que utiliza, como son: el tamaño de la población y las probabilidades de selección, cruce y mutación. Sin embargo, no existe una regla general mediante la cual se puedan seleccionar los parámetros apropiados para cada tipo de problema. En unos casos, se utilizan los valores recomendados en la literatura, mientras que en otros, su elección representa un problema de prueba y error. Además, distintos autores argumentan que estos valores no deben ser fijos durante la ejecución del algoritmo ya que es un proceso intrínsecamente dinámico y adaptativo. En esta tesis doctoral se propone un sistema de optimización de parámetros que combina dos de las técnicas recogidas en la literatura para mejorar el comportamiento de un Algoritmo Genético: la meta-evolución y la adaptación de parámetros. Con el objeto de validar el sistema propuesto, este ha sido aplicado sobre los siguientes Algoritmos Genéticos, los cuales utilizan distintos tipos de codificación: 1.Algoritmo Genético con codificación binaria, con el objetivo de minimizar un conjunto de seis funciones representativas. 2.Algoritmo Genético con una codificación híbrida, binaria y real, de un sistema borroso-genético basado en el enfoque de Pittsburgh. 3.Algoritmo Genético con codificación real, el cual se encuentra integrado con un simulador de redes de comunicaciones, con el objeto de comprobar el funcionamiento en un sistema real: un protocolo de comunicaciones en una red. Por último, se ha comprobado el comportamiento de los distintos algoritmos al utilizar los parámetros hallados por el sistema propuesto. Los resultados se han comparado con los obtenidos por los principales métodos de adaptación de parámetros. Además, se han llevado a cabo diversos tests estadísticos para averiguar si existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos.
Files in this item
FilesSizeFormat
View
tesis_JA_FDEZ_PRIETO.pdf4.893MbPDF
FilesSizeFormat
View
tesis_JA_FDEZ_PRIETO.pdf4.893MbPDF
Collections
  • AUTOMATIC - Tesis [19]
  • Tesis Doctorales UAH [1742]

Contact Us | Send Feedback | About DSpace
¡CSS Válido!@mire NV
¡CSS Válido!@mire NV
 

 

Browse

All of e_BuahCommunities y CollectionsIssue DateAuthorsTitlesSubjectsIn this CollectionIssue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

My e_BuahCreate account

Help

What is e-Buah?Guide e_BuahGuide autoarchiveFAQContact us

Statistics

View Usage Statistics

Information

Open Science. Open accessOpen access PolicyPublishing permissionsCopyrightResearch datae-cienciaDatos RepositoryPlan de Gestión de Datos

Los contenidos se difunden en


Contact Us | Send Feedback | About DSpace
¡CSS Válido!@mire NV
¡CSS Válido!@mire NV