Thesis ESTUDIO DE FITNESS LANDSCAPES EN PROBLEMAS DE SINTONIZACIÓN DE PARÁMETROS MEDIANTE REDES DE ÓPTIMOS LOCALES
Date
2018
Authors
TREIMÚN COSTA, GERMÁN MARCELO
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Abstract
El diseño de meta-heurísticas ha demostrado ser una herramienta muyútil en la optimización, pero para alcanzar el mejor rendimiento pero para alcanzarel mejor rendimiento es importante considerar/tener en cuenta también los valores delos parámetros. La sintonización de parámetros resulta ser un proceso que consumebastante tiempo, realizar aportes que ayuden a mejorar este campo no es irrelevante.Un área sin estudiar, es cómo los algoritmos de sintonización trabajan sobre el espaciode búsqueda. En este trabajo se presenta un enfoque basado en redes de óptimos locales(LON), para estudiar los fitness landscapes de dos algoritmos de sintonización elegidos.Luego de obtener las redes para cada algoritmos mediantes métricas y visualización serealiza una comparación de los resultados obtenidos sobre los fitness landscapes de cadauno.
The design of meta-heuristic has demonstrated to be a very useful tool inoptimization, but to reach the best performance it’s important to consider and havein mind the values of the parameters. The tuning parameter turns out to be a processthat it consumes a lot of time; to realize contributions that help to improve this fieldis not irrelevant. An area without studying is how the algorithms of tuning work onthe space of search. In this work, an approach based on local optima networks (LONs)is presented, to study the fitness landscapes of two algorithms of tuning chosen. Afterobtaining the networks for every algorithm by metrics and visualization, a comparisonis made between the results obtained on the fitness landscapes of each one.
The design of meta-heuristic has demonstrated to be a very useful tool inoptimization, but to reach the best performance it’s important to consider and havein mind the values of the parameters. The tuning parameter turns out to be a processthat it consumes a lot of time; to realize contributions that help to improve this fieldis not irrelevant. An area without studying is how the algorithms of tuning work onthe space of search. In this work, an approach based on local optima networks (LONs)is presented, to study the fitness landscapes of two algorithms of tuning chosen. Afterobtaining the networks for every algorithm by metrics and visualization, a comparisonis made between the results obtained on the fitness landscapes of each one.
Description
Catalogado desde la version PDF de la tesis.
Keywords
ESPACIO DE BUSQUEDA , EVOCA , FITNESS LANDSCAPES , PARAMILS , REDES DE OPTIMOS LOCALES , SINTONIZACION DE PARAMETROS