Título : |
Comportamiento de los operadores de clonación y mutación en los algoritmos genéticos, aplicados a un modelo de programación lineal con dos y tres variables, Puno - 2004 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Verónica Ramirez Benavides, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2004 |
Número de páginas: |
142 pàginas |
Il.: |
diagramas, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD-ROM |
Nota general: |
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
Evalúa comportamiento de operadores de clonación y mutación de Prototipo de Implementación de Algoritmos Genéticos, estrategias de funcionamiento de los diversos operadores genéticos y teoría de la programación lineal. Metodología de Desarrollo de Prototipos para modelado del Sistema, Lenguaje de Modelado Unificado (UML). Utilizó pruebas de Caja Blanca y Caja Negra. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos. Ingeniería Genética, optimización de programación Lineal, función lineal de varias variables máximo o mínimo se ve restringido. Experimenta y se observa el desempeño de los algoritmos genéticos a los que se va a incorporar los operadores de Clonación y Mutación. Conclusiones: comportamiento de operadores de clonación y mutación en algoritmos genéticos presentan variaciones búsqueda de la solución optima, dado que, el operador de clonación cumplió el papel de operador de reproducción, razón por la cual las variables presentaron valores constantes en diferentes generaciones, en cambio el operador de Mutación presento un comportamiento que ha permitido la alteración del material genético, representado en el cromosoma como el mejor individuo, ampliando el espacio de búsqueda en la zona de soluciones factibles. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos (SA-PLAG), permite realizar el análisis gráfico del comportamiento del algoritmo genético canónico frente a incorporación de los operadores de clonación y mutación. Algoritmo Genético canónico comparado, implementación de los operadores de clonación y mutación, permite encontrar la convergencia con mayor rapidez y exactitud en la mejor solución optima. Algoritmo genético canónico en modelos de optimización funcional es acelerar la convergencia a la mejor solución óptima y permitir una mayor robustez del desempeño del algoritmo genético, debido a la naturaleza del comportamiento de los operadores de cruce y mutación. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=72698 |
Comportamiento de los operadores de clonación y mutación en los algoritmos genéticos, aplicados a un modelo de programación lineal con dos y tres variables, Puno - 2004 [texto impreso] / Verónica Ramirez Benavides, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2004 . - 142 pàginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM. Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
Evalúa comportamiento de operadores de clonación y mutación de Prototipo de Implementación de Algoritmos Genéticos, estrategias de funcionamiento de los diversos operadores genéticos y teoría de la programación lineal. Metodología de Desarrollo de Prototipos para modelado del Sistema, Lenguaje de Modelado Unificado (UML). Utilizó pruebas de Caja Blanca y Caja Negra. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos. Ingeniería Genética, optimización de programación Lineal, función lineal de varias variables máximo o mínimo se ve restringido. Experimenta y se observa el desempeño de los algoritmos genéticos a los que se va a incorporar los operadores de Clonación y Mutación. Conclusiones: comportamiento de operadores de clonación y mutación en algoritmos genéticos presentan variaciones búsqueda de la solución optima, dado que, el operador de clonación cumplió el papel de operador de reproducción, razón por la cual las variables presentaron valores constantes en diferentes generaciones, en cambio el operador de Mutación presento un comportamiento que ha permitido la alteración del material genético, representado en el cromosoma como el mejor individuo, ampliando el espacio de búsqueda en la zona de soluciones factibles. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos (SA-PLAG), permite realizar el análisis gráfico del comportamiento del algoritmo genético canónico frente a incorporación de los operadores de clonación y mutación. Algoritmo Genético canónico comparado, implementación de los operadores de clonación y mutación, permite encontrar la convergencia con mayor rapidez y exactitud en la mejor solución optima. Algoritmo genético canónico en modelos de optimización funcional es acelerar la convergencia a la mejor solución óptima y permitir una mayor robustez del desempeño del algoritmo genético, debido a la naturaleza del comportamiento de los operadores de cruce y mutación. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=72698 |
Comportamiento de los operadores de clonación y mutación en los algoritmos genéticos, aplicados a un modelo de programación lineal con dos y tres variables, Puno - 2004
Evalúa comportamiento de operadores de clonación y mutación de Prototipo de Implementación de Algoritmos Genéticos, estrategias de funcionamiento de los diversos operadores genéticos y teoría de la programación lineal. Metodología de Desarrollo de Prototipos para modelado del Sistema, Lenguaje de Modelado Unificado (UML). Utilizó pruebas de Caja Blanca y Caja Negra. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos. Ingeniería Genética, optimización de programación Lineal, función lineal de varias variables máximo o mínimo se ve restringido. Experimenta y se observa el desempeño de los algoritmos genéticos a los que se va a incorporar los operadores de Clonación y Mutación. Conclusiones: comportamiento de operadores de clonación y mutación en algoritmos genéticos presentan variaciones búsqueda de la solución optima, dado que, el operador de clonación cumplió el papel de operador de reproducción, razón por la cual las variables presentaron valores constantes en diferentes generaciones, en cambio el operador de Mutación presento un comportamiento que ha permitido la alteración del material genético, representado en el cromosoma como el mejor individuo, ampliando el espacio de búsqueda en la zona de soluciones factibles. Sistema de Análisis de Programación Lineal con Algoritmos Genéticos (SA-PLAG), permite realizar el análisis gráfico del comportamiento del algoritmo genético canónico frente a incorporación de los operadores de clonación y mutación. Algoritmo Genético canónico comparado, implementación de los operadores de clonación y mutación, permite encontrar la convergencia con mayor rapidez y exactitud en la mejor solución optima. Algoritmo genético canónico en modelos de optimización funcional es acelerar la convergencia a la mejor solución óptima y permitir una mayor robustez del desempeño del algoritmo genético, debido a la naturaleza del comportamiento de los operadores de cruce y mutación.
Ramirez Benavides, Verónica -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2004
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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