Sistema de control para computación evolutiva basado en redes complejas



Título del documento: Sistema de control para computación evolutiva basado en redes complejas
Revista: Investigación e innovación en ingenierías
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000446233
ISSN: 2344-8652
Autores: 1
1
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Instituciones: 1Universidad del Valle, Colombia
Año:
Volumen: 8
Número: 2
Paginación: 169-183
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Prospectivo
Resumen en español Objetivo:Implementar un mecanismo de control para las dinámicas de población de un algoritmo evolutivo basado en redes complejas. Se plantea la hipótesis de que la estrategia guiada por una red compleja tiene mejores resultados que un algoritmo evolutivo tradicional. Metodología:Se estudia la convergencia del modelo propuesto frente a la solución evolutiva tradicional. Se realizaron análisis estadísticos frente a los resultados experimentales obtenidos para diferentes problemas de optimización. Resultados:Las estrategias en las que se integran redes de pequeño mundo como mecanismo de control de las dinámicas de población, tienen un mejor desempeño en general que otras topologías de red.Conclusiones: La integración de una estructura de red compleja, como una red subyacente en la dinámica de un algoritmo evolutivo, muestra una ventaja competitiva en relación con estrategias tradicionales, específicamente las redes de pequeño mundo muestra
Resumen en inglés Objective:This work seeks to implement a control mechanism for the population dynamics of a complex network-based evolutionary algorithm. The study hypothesis states that the complex network strategy provides better results than traditional evolutionary algorithms. Methodology:Herein, the convergence of the proposed model is assessed against the traditional evolutionary solution. To this end, statistical assessments were conducted against the experimental results obtained for different optimization problems.Results:The strategies through which small-world networks are integrated as population dynamics control mechanisms evidence better overall performance than other network topologies.Conclusions: The integration of a complex network structure, such as an underlying network within the dynamics of an evolutionary algorithm, denotes a competitive advantage against traditional strategies. Thus, small-world networks display better performance
Disciplinas: Ciencias de la computación
Palabras clave: Algoritmos de control,
Computación evolutiva,
Redes complejas,
Sistemas de control
Keyword: Algorithms,
Complex networks,
Evolutive computing,
Control systems
Texto completo: http://revistas.unisimon.edu.co/index.php/innovacioning/article/view/3752/4708