Estudio comparativo entre dos algoritmos basados en poblaciones mediante diseño de experimentos anidado
En este trabajo se comparan dos algoritmos de búsqueda basados en poblaciones (Genetic algorithm y Particle Swarm Optimization). Los trabajos que proponen variaciones de algoritmos de búsqueda heurística, comparan los resultados del algoritmo modificado contra el algoritmo original al resolver el mi...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Innovación Aplicada en Tecnologías Competitivas |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de CIATEC |
| OAI Identifier: | oai:ciatec.repositorioinstitucional.mx:1019/53 |
| Acceso en línea: | http://ciatec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1019/53 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/LEMB/Lenguajes de programación info:eu-repo/classification/cti/7 info:eu-repo/classification/cti/33 info:eu-repo/classification/cti/3304 info:eu-repo/classification/cti/120302 |
| Sumario: | En este trabajo se comparan dos algoritmos de búsqueda basados en poblaciones (Genetic algorithm y Particle Swarm Optimization). Los trabajos que proponen variaciones de algoritmos de búsqueda heurística, comparan los resultados del algoritmo modificado contra el algoritmo original al resolver el mismo problema. El uso de estadísticos de tendencia central y dispersión resultan útiles para este propósito (media y desviación estándar). Sin embargo, estos estadísticos están relacionados con distribuciones de probabilidad. Este hecho permite el uso de herramientas estadísticas para realizar comparaciones objetivas. Utilizando los conceptos de precisión y exactitud referentes a la calidad en las mediciones, se busca sintonizar los algoritmos utilizando funciones de benchmarking para optimización continua. La sintonización busca que la media de varias corridas tienda a un valor (solución) y la desviación estándar sea mínima. Mediante el diseño de experimentos 2k, se sintonizan los algoritmos, utilizando factores como, el número de variables y el tamaño de la población, además de otros parámetros inherentes a cada algoritmo. El objetivo principal de este trabajo es realizar una comparación objetiva (precisión y exactitud) entre los dos algoritmos mediante herramientas estadísticas diferentes a la prueba de hipótesis para dos poblaciones. Utilizando un diseño de experimentos anidado, se consideran cinco casos de estudio, y las soluciones encontradas por los algoritmos, para determinar si existe diferencia entre dichas soluciones. |
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