dc.creatorSalto, Carolina
dc.creatorMinetti, Gabriela F.
dc.creatorAlfonso, Hugo
dc.date2004-05
dc.date2004
dc.date2012-09-21T15:08:02Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21352
dc.descriptionCuando el Algoritmo Evolutivo no logra equilibrar la exploración y la explotación del espacio de búsqueda es muy probable que se pierda diversidad poblacional. Tal inconveniente puede solucionarse con modelos de algoritmos evolutivos distribuidos, los cuales mantienen varias subpoblaciones (islas) en paralelo procesándolas con algoritmos evolutivos independientes entre sí. Las islas, por medio de mecanismos de migración, intercambian material genético. Las configuraciones de los algoritmos evolutivos que se aplican a las subpoblaciones pueden ser distintas, obteniéndose de esta manera algoritmos evolutivos distribuidos heterogéneos. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales aproximadas. Esta línea de investigación estudia los efectos producidos por el uso de diversas configuraciones en cada una de las islas, para que en ellas se logre un comportamiento evolutivo diferente, para mantener la diversidad poblacional y fundamentalmente conseguir soluciones de calidad.
dc.descriptionEje: Sistemas de información y Metaheurística
dc.descriptionRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
dc.formatapplication/pdf
dc.format558-561
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 distribuidos para mantener diversidad poblacional
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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