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dc.date.accessioned 2012-10-17T11:38:32Z
dc.date.available 2012-10-17T11:38:32Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22543
dc.description.abstract El interés en la optimización de funciones multimodales dinámicas se ha acrecentado en los últimos años debido a que muchos de los problemas del mundo real poseen esta característica. En este tipo de problemas, el objetivo es seguir la trayectoria del óptimo global tan cercanamente como sea posible, a medida que éste se desplaza sobre el espacio de búsqueda. En este trabajo se presentan tres métodos de mantenimiento de diversidad, uno de nichos conocido como fitness sharing y dos operadores de macromutación: random inmigrantes y recrudescenca. La efectividad y/o limitaciones de cada técnica y de combinaciones de ellas es discutida y analizada. es
dc.language es es
dc.subject Algorithms es
dc.subject Algoritmos Evolutivos es
dc.subject Funciones dinámicas multimodales es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject Técnica de mantenimiento de diversidad es
dc.subject Optimization es
dc.subject Métodos de nichos es
dc.title Nichos y operadores de macromutación para problemas de optimización con funciones multimodales no-estacionarias es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Esquivel, Susana Cecilia es
sedici.creator.person Aragón, Victoria S. es
sedici.description.note Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes 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.relation.event X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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