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dc.date.accessioned 2012-10-17T13:08:22Z
dc.date.available 2012-10-17T13:08:22Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22553
dc.description.abstract En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. es
dc.language es es
dc.subject Algoritmo Evolutivo Distribuido es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject Problema SAT es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject Algorithms es
dc.title Algoritmos evolutivos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.title.subtitle Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT es
sedici.creator.person Alfonso, Hugo es
sedici.creator.person Alba Torres, Enrique 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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