Personas Memoristas de Ingeniería

Diego Soto Jara

 

Correo Electrónico: diego.friedman at gmail.com

Carrera: Ingeniería Civil en Informática

Tema de Tesis: Un algoritmo genético paralelo mejorado mediante extensiones que retardan la convergencia prematura.

Resumen de tema de tesis: Una de las principales limitaciones de los algoritmos genéticos AG tradicionales es la convergencia prematura, esta ocurre cuando la población de un AG alcanza un estado sub-óptimo tal que los operadores genéticos no pueden mejorar a través de la descendencia. Distintas extensiones han sido propuestas en la literatura para mejorar el comportamiento de los AG, sin embargo muchas de ellas dependen del problema y la representación utilizada, lo que hace que el AG pierda generalidad, siendo esta última una de las principales cualidades de los métodos metaheurísticos. Este trabajo aborda tres extensiones metaheurísticas propuestas en la literatura: Offspring Selection (OS), Relevant Alleles Preserving Genetic Algorithm (RAPGA) y Segregative Genetic Algortihm with Simulated Annealing aspects (SASEGASA), los cuales buscan evitar o al menos retardar la convergencia prematura. Para la parte experimental, se implementarán las distintas extensiones sobre un AG paralelo que resuelve el problema de corte de piezas, diseñado e implementado en la tesis Romero2003. Los resultados serán comparados al algoritmo original utilizando distintas instancias del problema.

 

 

 

 
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