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Condiciones de convergenciade los algoritmos genéticos mediante modelos dinámicos

Autor: MALUMBRES MARTINEZ, Luis

Título: Condiciones de convergenciade los algoritmos genéticos mediante modelos dinámicos

Fecha: 1994

Materia: ALGORITMOS

Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA

Departamento: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Acceso electrónico:

Director/a(s):

  • Director/a: RIOS CARRION, Juan
  • Director/a: BARRIOS ROLANIA, Dolores

Resumen: El objetivo de la presente tesis es analizar las condiciones en las que se puede garantizar que un algorítmo genético converge hacia la solución óptima. Estas condiciones están definidas por un conjunto de parámetros. El estudio de la relación entre parámetros y convergencia se realiza en tres pasos: 1.- Planteamiento de un modelo dinámico del algoritmo. 2.- Estudio cualitativo del modelo. 3.- Análisis comparativo de resultados teóricos y empíricos. Por último, se presenta un nuevo modelo que amplía el campo de definición a problemas donde la solución se puede codificar en individuos de longitud variable. Se estudia este modelo siguiendo los mismos pasos que en el modelo sencillo