dc.creatorVillagra, Andrea
dc.creatorSan Pedro, María Eugenia de
dc.creatorLasso, Marta Graciela
dc.creatorPandolfi, Daniel
dc.date2004-05
dc.date2004
dc.date2012-09-21T14:50:18Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21342
dc.descriptionEn este trabajo se exploran dos implementaciones computacionales diferentes basadas en la teoría biológica del Gen egoísta propuesta por Richard Dawkins en 1976. Este enfoque computacional fue propuesto inicialmente por Corno et al en problemas de optimización y llamado Algoritmo del Gen Egoísta. Las modificaciones discutidas aquí tienen como objetivo mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo introduciendo modificaciones en la estructura de la población virtual de genes y la aplicación del cruzamiento. Además, se utiliza la población virtual de genes como mecanismo de inserción de conocimiento al algoritmo genético SRSI (Stud, Random and Seed Inmigrants).
dc.descriptionEje: Sistemas de información y Metaheurística
dc.descriptionRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
dc.formatapplication/pdf
dc.format562-567
dc.languagees
dc.relationVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.titleAlgoritmos evolutivos inspirados en la teoría del gen egoísta
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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