Algoritmos Evolutivos
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aplicación de algoritmos evolutivos.
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Algoritmos Evolutivos
- 9. Fig. Ejemplo de mutación
- 13. Fig. Mapa de rutas
- 16. Numero Nodo Distancia Velocidad N1 N1<->N9 2.9 21 N2 N2<->N4 12.5 2 N3 N3<->N8 7.4 14 N4 N4<->N2 12.5 2 N5 N5<->N21 11.6 4 N6 N6<->N12 4.8 3 N7 N7<->N20 7.1 16 N8 N8<->N6 15.5 10 N9 N9<->N15 10.2 3 N10 N10<->N1 6.9 15 N11 N11<->N13 3.3 27 N13 N12<->N2 7.9 7 N13 N13<->N11 3.3 27 N14 N14<->N17 3 22 N15 N15<->N9 10.2 3 N16 N16<->N24 17.2 26 N17 N17<->N1 13 5 N18 N18<->N15 5 22 N19 N19<->N7 5.1 1 N20 N20<->N5 15.1 9 N21 N21<->N3 17.8 8 N22 N22<->N25 13.1 19 N23 N23<->N21 30 17 N24 N24<->N16 172 26 N25 N25<->N14 5.3 23
Notas del editor
- El desarrollo de un algoritmo evolutivo para la generación de reglas de predicción es la implementación típica del algoritmo evolutivo donde existen varias sentencias que permiten generar una solución a un respectivo problema. Este tipo de algoritmo utiliza dos tipos de individuos: la población total que existe que será analizada debido a parámetros introducidos de búsqueda y el otro a la selección de los individuos que serán obtenidos como resultado. Posteriormente se seleccionan los padres que aplicando un operador generan los hijos, se actualiza la población y se seleccionan los mas idóneos.
- El proceso de extracción de características que son relevantes del problema depende de los datos. Una vez extraídos los atributos representativos del conjunto de datos conviene reducir este número de características, debido a que no es posible conocer a priori cuales de entre los atributos extraídos serán realmente relevantes. El incluir características irrelevantes aumenta la complejidad para seleccionar los atributos.