Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Machine Learning Methods to Analyze Migration Parameters in Parallel Genetic Algorithms
Año:2007
Áreas de investigación
  • Arquitectura de computadores,
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Parallel genetic algorithms (PGAs) are a powerful tool to deal with complex optimization problems. Nevertheless, the task of selecting its parameters accurately is an optimization problem by itself. Any additional help or hints to adjust the configuration parameters will lead both towards a more efficient PGA application and to a better comprehension on how these parameters affect optimization behavior and performance. This contribution offers an analysis on certain PGA parameters such as migration frequency, topology, connectivity and number of islands. The study has been carried out on an intensive set of experiments that collect PGA performance on several representative problems. The results have been analyzed using machine learning methods to identify behavioral patterns that are labeled as ¿good¿ PGA configurations. This study is a first step to generalize relevant patterns from the problems analyzed that identify better configurations in PGAs.
Internacional
Si
Nombre congreso
Hybrid Artificial Intelligence Systems 2007
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Salamanca, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
DOI
Fecha inicio congreso
12/11/2007
Fecha fin congreso
13/11/2007
Desde la página
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Título de las actas
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Participante: SANTIAGO MUELAS (UPM, CESVIMA)
  • Autor: Victor Robles Forcada (UPM)
  • Autor: Antonio Latorre De la Fuente (UPM)
  • Participante: PEDRO DE MIGUEL ANASAGASTI (UPM, CESVIMA)
  • Autor: Jose Maria Peña Sanchez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Data Mining Engineering (DaME) Ingeniería de Minería de datos
  • Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
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