OPTIMIZACIÓN CON RESTRICCIONES MEDIANTE EVOLUCIÓN DIFERENCIAL CON ADAPTACIÓN DE PARÁMETROS BASADA EN EL HISTORIAL DE ÉXITO Y UN NUEVO OPERADOR DE MUTACIÓN
En el trabajo de esta tesis se presenta un método de optimización en espacios restringidos. El método es una variante del algoritmo Evolución Diferencial con adaptación basada en el historial de éxito y decremento lineal del tamaño de la población (L-SHADE por sus siglas en inglés). Se propone un es...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación en Matemáticas |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CIMAT |
| OAI Identifier: | oai:cimat.repositorioinstitucional.mx:1008/1012 |
| Acceso en línea: | http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1012 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/MSC/Adaptación de parámetros info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 info:eu-repo/classification/cti/120317 |
| Sumario: | En el trabajo de esta tesis se presenta un método de optimización en espacios restringidos. El método es una variante del algoritmo Evolución Diferencial con adaptación basada en el historial de éxito y decremento lineal del tamaño de la población (L-SHADE por sus siglas en inglés). Se propone un esquema de generación de soluciones con adaptación de parámetros, el cual está basado en una búsqueda aleatoria mediante vuelos de Lévy. El propósito de este nuevo esquema es complementar al método utilizado en el L-SHADE original. Esta nueva versión del algoritmo L-SHADE incorpora un manejo de restricciones basado en reglas de factibilidad, tolerancia y corrección de soluciones no factibles para extender su aplicación a problemas de optimización con restricciones. Se realizaron experimentos con distintos conjuntos de problemas de prueba diseñados para competiciones, en el ámbito de optimización con restricciones mediante algoritmos evolutivos, para comprobar el desempeño del algoritmo ante problemas con diferentes características. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos en dos de estos conjuntos de prueba con algoritmos participantes en las competiciones, mostrando un comportamiento competitivo en uno de ellos y muy sobresaliente en el otro conjunto de prueba. |
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