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Descripción
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| La optimización global es un campo de investigación de gran interés dado el gran número de problemas de la ciencia y la ingeniería que pueden formularse en dichos términos. Uno de los grandes retos en este tipo de problemas es el incremento de la dimensionalidad, ya que supone un aumento en la complejidad de los mismos. Este hecho hace de la optimización global de alta dimensionalidad un campo especialmente atractivo en nuestros días. En esta contribución proponemos un nuevo algoritmo híbrido especialmente diseñado para tratar con este tipo de problemas. La propuesta combina, de manera iterativa, una reciente variante del algoritmo de Evolución Diferencial con una búsqueda local que se escoge de entre varias estrategias disponibles. Dicha selección es dinámica y se lleva a cabo teniendo en cuenta la contribución de cada una de ellas en las anteriores fases de intensificación, de tal modo que se use la más apropiada en cada una de las fases de búsqueda del algoritmo. La experimentación se ha llevado a cabo usando el benchmark de alta dimensionalidad del CEC?2013 y los resultados demuestran que la sinergia existente entre las distintas componentes del algoritmo permite obtener unos resultados que mejoran los del actual ganador de las últimas competiciones de optimización global de alta dimensionalidad, Multiple Offsrping Sampling, MOS, con mejoras especialmente reseñables en los problemas de mayor complejidad. | |
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Internacional
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No |
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Nombre congreso
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XIII Congreso Español en Metaheurísticas y Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial |
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Tipo de participación
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960 |
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Lugar del congreso
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Granada, España |
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Revisores
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Si |
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ISBN o ISSN
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978-84-09-05643-9 |
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DOI
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Fecha inicio congreso
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23/10/2018 |
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Fecha fin congreso
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26/10/2018 |
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Desde la página
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741 |
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Hasta la página
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Título de las actas
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Proceedings del XIII Congreso Español en Metaheurísticas y Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial |