Statistical framework for terminating evolutionary algorithms at their steady state - Resultados de la búsqueda

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101 p, 1.3 MB

Statistical framework for terminating evolutionary algorithms at their steady state / Roche Valles, David ; Giraldo, Jesús, dir. ; Gil, Debora, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació
El objetivo de esta tesis es de determinar la calidad de las condiciones de parada existentes para terminar un Algoritmo Evolutivo cuando llegue a su un estado estacionario. Un Algoritmo Evolutivo es una técnica iterativa basada en poblaciones de individuos e inspirada en las reglas de la evolución natural para encontrar (o explorar) el conjunto de puntos, en un espacio de búsqueda, que mejor se ajustan a una situación dada de acuerdo con una función de coste. [...]
The goal of this Thesis is assessing the quality of existing stopping conditions for terminating Evolutionary Algorithms at its steady state. An Evolutionary Algorithm (EA) is an iterative population based technique based on natural evolution rules principles to find (or explore) in a given search space the set of point that best fits a given real situation according to a cost function. [...]
[Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2015

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