| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573020 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Sosa, Alejandro1 Zamudio Rodríguez, Víctor Manuel1 Baltazar Flores, María del Rosario1 Lino Ramírez, Carlos1 Casillas Araiza, Miguel Ángel1 Sotelo Figueroa, Marco Aurelio1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de León, División de Estudios de Posgrado e Investigación, León, Guanajuato. México |
| Año: | 2013 |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 19-31 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | En el presente trabajo se aborda el problema de inestabilidad en ambiente dinámicos, la cual se genera cuando un agente entra o sale del ambiente en un periodo determinado; con lo cual se pretende minimizarlo o en dado caso eliminarla, por tanto, existen algoritmos de optimización que nos permiten realizar esta función como: el algoritmos de Evolución Diferencial (Differential Evolution, DE) y el Algoritmo de Optimización mediante Evolución de Cúmulos de Partículas (Particle Evolutionary Swarm Optmization, PESO), los cuales fueron aplicados a las instancias de prueba en ambientes dinámicos y mediante la prueba de Wilcoxon podremos discernir que algoritmo obtuvo mejores resultados, en base a la menor inestabilidad calculada en el sistema. |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial |
| Keyword: | Artificial intelligence |
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