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dc.date.accessioned 2012-09-21T14:50:18Z
dc.date.available 2012-09-21T14:50:18Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21342
dc.description.abstract En 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). es
dc.format.extent 562-567 es
dc.language es es
dc.subject Algorithms es
dc.subject Algoritmos Evolutivos es
dc.subject información es
dc.subject Genética es
dc.subject teoría del gen egoísta es
dc.title Algoritmos evolutivos inspirados en la teoría del gen egoísta es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Villagra, Andrea es
sedici.creator.person San Pedro, María Eugenia de es
sedici.creator.person Lasso, Marta Graciela es
sedici.creator.person Pandolfi, Daniel es
sedici.description.note Eje: Sistemas de información y Metaheurística es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2004-05 es
sedici.relation.event VI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)