Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Mining Probabilistic Models Learned by EDAs in the Optimization of Multi-Objective Problems
Año:2009
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
One of the uses of the probabilistic models learned by estimation of distribution algorithms is to reveal previous unknown information about the problem structure. In this paper we investigate the mapping between the problem structure and the dependencies captured in the probabilistic models learned by EDAs for a set of multi-objective satisfiability problems. We present and discuss the application of different data mining and visualization techniques for processing and visualizing relevant information from the structure of the learned probabilistic models. We show that also in the case of multi-objective optimization problems, some features of the original problem structure can be translated to the probabilistic models and unveiled by using algorithms that mine the model structures.
Internacional
Si
Nombre congreso
11th Anual Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2009) Associaton for Computing Machinery (ACM)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Montreal (Canadá)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-60558-325-9
DOI
Fecha inicio congreso
08/07/2009
Fecha fin congreso
12/07/2009
Desde la página
445
Hasta la página
452
Título de las actas
Proceedings of the 11th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO-2009), ACM
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Participante: José A. Lozano (University of the Basque Country)
  • Autor: Roberto Santana Hermida (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: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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