Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Quantitative Genetics in Multi-Objective Optimization Algorithms: From Useful Insights to Effective Methods
Año:2011
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
This paper shows that statistical algorithms proposed for the quantitative trait loci (QTL) mapping problem, and the equation of the multivariate response to selection can be of application in multi-objective optimization. We introduce the conditional dominance relationships between the objectives and propose the use of results from QTL analysis and G-matrix theory to the analysis of multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs).
Internacional
Si
Nombre congreso
13th annual conference on Genetic and evolutionary computation (GECCO'11)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Dublin, Ireland
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4503-0690-4
DOI
Fecha inicio congreso
12/07/2011
Fecha fin congreso
16/07/2011
Desde la página
91
Hasta la página
92
Título de las actas
Proceedings of the 13th annual conference on Genetic and evolutionary computation
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Roberto Santana
  • Autor: Hossein Karshenas Najafabadi (UPM)
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
  • Departamento: Inteligencia Artificial
S2i 2021 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNCIDE 2011 (OTR-2011-0236)
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNPACTO (IPT-020000-2010-22)