Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Tesis:
Avances en Algoritmos de Estimación de Distribuciones. Alternativas en el Aprendizaje y Representación de Problemas
Año:2010
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Examples of broadly known evolutionary computation paradigms are Genetic Algorithms (GAs) and Estimation Distribution Algorithms (EDAs). The main difference between these models is the evolution process: In GAs this is based on crossover and mutation operators, without explicit expression of the characteristics of selected individuals within the population. EDAs take these explicit characteristics into account by considering the interdependencies between the variables that form an individual and by learning a probabilistic graphical model that represents them. This thesis analyses the importance of two aspects in the overall performance: the fitness of each individual when it is evaluated using the fitness function and analyse the most appropriate way to represent a problem for its solving by EDAs.
Internacional
No
ISBN
Tipo de Tesis
Doctoral
Calificación
Sobresaliente cum laude
Fecha
20/05/2010
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Director: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
  • Doctorando: Teresa Miquélez Echegaray (Universidad del País Vasco)
  • Director: Endika Bengoetxea Castro (Universidad del País Vasco)
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
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