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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/582| Un Algoritmo de Estimación de Distribuciones para el Problema de Secuenciamiento en Configuración jobshop Flexible | |
| Arturo Hernandez-Aguirre | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| Algorítmos | |
| Los Algoritmos Genéticos, algoritmos basados en poblaciones, se han utilizado en diversos problemas de programación complejos. Estos algoritmos se combinan dos procesos principales con el fin de encontrar mejores soluciones: la selección y la variación. Los operadores de cruza y mutación pertenecen al proceso de variación. El operador de cruza recombina soluciones parciales mediante la selección de los individuos que representan soluciones factibles del problema y la mutación hace cambios aleatorios en los descendientes que también son soluciones factibles del problema y que son el resultado de la variación. Sin embargo, a veces el proceso de variación puede distorsionar las soluciones y no tiene efectos positivos sobre la aptitud -capacidad de supervivencia- de cada individuo. Los Algoritmos de Estimación Distribuciones también pertenecen a la clase de algoritmos de optimización basados en poblaciones. Estos están motivados por la idea de descubrir y explotar la interacción entre las variables en la solución. En estos algoritmos se estima una distribución de probabilidad de la población de soluciones y se toman muestras para generar la siguiente población. Muchos Algoritmos de Estimación Distribuciones utilizan modelos gráficos como técnicas probabilísticas de modelado para este propósito. En particular, los modelos gráficos dirigidos (redes bayesianas) han sido ampliamente utilizados en los Algoritmos de Estimación Distribuciones. | |
| Centro de Investigación en Matemáticas AC | |
| 29-01-2015 | |
| Reporte | |
| Investigadores | |
| LENGUAJES ALGORÍTMICOS | |
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| publishedVersion - Versión publicada | |
| Aparece en las colecciones: | Reportes Técnicos - Ciencias de la Computación |
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