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dc.date.accessioned 2012-09-27T13:57:19Z
dc.date.available 2012-09-27T13:57:19Z
dc.date.issued 2001
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21656
dc.description.abstract La generación de controladores para agentes autónomos es un problema complejo, principalmente cuando el agente debe aprender comportamientos diferentes a aplicar en distintas áreas del ambiente. Se han realizado muchos desarrollos que involucran el uso de redes neuronales para actuar como controladores. Sin embargo, las redes neuronales son aproximadores globales o locales con restricciones, lo que en general limita su aplicabilidad en estos casos. En este trabajo se plantea un mecanismo evolucionario para obtener controladores formados por redes neuronales locales. El mecanismo es aplicado inicialmente a la aproximación de funciones continuas y no continuas. es
dc.language es es
dc.subject Neural nets es
dc.subject Evolución es
dc.subject redes neuronales locales es
dc.title Evolución de redes neuronales locales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Kavka, Carlos es
sedici.creator.person Roggero, Patricia es
sedici.description.note Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas 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 2001-05 es
sedici.relation.event III 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)