Titulo:
Enfoques no estándar de algoritmos evolutivos en un dilema de optimización
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Sumario:
Este artículo pretende ser un ensayo de tipo crítico-reflexivo, que toma como base el conocido problema que se presenta en el Dilema Exploración-Explotación (DEE) cuando se trabaja con Algoritmos Evolutivos (AEs) y se centra en las propuestas, en este aspecto, tanto de los enfoques tradicionales, como de los enfoques recientes que manejan la población de soluciones (individuos) de manera distinta a los AEs estándar, a saber: el Modelo Evolutivo Aprendible (MEVA) y los Algoritmos de Estimación de Distribuciones (AEDs).
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Enfoques no estándar de algoritmos evolutivos en un dilema de optimización Non-standard approaches to evolutionary algorithms in an optimization dilemma Este artículo pretende ser un ensayo de tipo crítico-reflexivo, que toma como base el conocido problema que se presenta en el Dilema Exploración-Explotación (DEE) cuando se trabaja con Algoritmos Evolutivos (AEs) y se centra en las propuestas, en este aspecto, tanto de los enfoques tradicionales, como de los enfoques recientes que manejan la población de soluciones (individuos) de manera distinta a los AEs estándar, a saber: el Modelo Evolutivo Aprendible (MEVA) y los Algoritmos de Estimación de Distribuciones (AEDs). This article is intended to be a critical-reflexive essay based on a well-known problem: the Exploration-Exploitation Dilemma (DEE, in spanish) when working with Evolutionary Algorithms (AEs, in Spanish) and, in this respect, focuses on the proposals that study both: traditional approaches and recent ones handling the population of solutions (individuals) differently from the AEs standard, which are: the Learnable Evolution Model (MEVA, in spanish) and the Estimation of Distribution Algorithms (AEDs, in spanish) Vélez Langs, Oswaldo E. Algoritmos de Estimación de Distribuciones Algoritmos Evolutivos Dilema Exploración-Explotación Modelo Evolutivo Aprendible. Estimation of Distribution Algorithms Evolutionary Algorithms Exploration-Exploitation Dilemma Learnable Evolution Model 2 2 Artículo de revista Journal article 2012-12-28T00:00:00Z 2012-12-28T00:00:00Z 2012-12-28 application/pdf Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano Revista Mutis 2256-1498 https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/view/428 10.21789/22561498.428 https://doi.org/10.21789/22561498.428 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 126 138 https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/download/428/419 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Este artículo pretende ser un ensayo de tipo crítico-reflexivo, que toma como base el conocido problema que se presenta en el Dilema Exploración-Explotación (DEE) cuando se trabaja con Algoritmos Evolutivos (AEs) y se centra en las propuestas, en este aspecto, tanto de los enfoques tradicionales, como de los enfoques recientes que manejan la población de soluciones (individuos) de manera distinta a los AEs estándar, a saber: el Modelo Evolutivo Aprendible (MEVA) y los Algoritmos de Estimación de Distribuciones (AEDs).
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