Objetivo: Implementar un mecanismo de control para las dinámicas de población de un algoritmo evolutivo basado en redes complejas. Se plantea la hipótesis de que la estrategia guiada por una red compleja tiene mejores resultados que un algoritmo evolutivo tradicional. Metodología: Se estudia la convergencia del modelo propuesto frente a la solución evolutiva tradicional. Se realizaron análisis estadísticos frente a los resultados experimentales obtenidos para diferentes problemas de optimización. Resultados: Las estrategias en las que se integran redes de pequeño mundo como mecanismo de control de las dinámicas de población, tienen un mejor desempeño en general que otras topologías de red. Conclusiones: La integración de una estructura de red compleja, como una red subyacente en la dinámica de un algoritmo evolutivo, muestra una ventaja competitiva en relación con estrategias tradicionales, específicamente las redes de pequeño mundo muestran un mejor desempeño.
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Triana Madrid, J., Bucheli Guerrero, V., & García Banos, Á. (2020). Sistema de control para computación evolutiva basado en redes complejas. Investigación e Innovación En Ingenierías, 8(2), 169–183. https://doi.org/10.17081/invinno.8.2.3752
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