Algoritmos de Estimación de Distribuciones en Problemas de Optimización Combinatoria
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Autores: José Antonio Lozano Alonso
, H. Mühlenbein, Pedro Larrañaga Múgica
- Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 7, Nº. 19, 2003, págs. 149-168
- Idioma: español
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Resumen
Los algoritmos de estimacion de distribuciones son un conjunto de metodos englobados dentro del paradigma de la computacion evolutiva. Estos métodos se basan principalmente en sustituir el cruce y la mutacion por la estimacion y posterior muestreo de una distribucion de probabilidad aprendida a partir de los individuos seleccionados. Este conjunto de algoritmos ha sido objeto de gran atencion por parte de la comunidad científica alrededor de la computación evolutiva y los modelos gráficos probabilisticos. El presente articulo pretende introducir los algoritmos de estimación de distribuciones en el campo de la optimizacion combinatoria, al mismo tiempo que realizar una revision exhaustiva de la bibliografia. La presentacion de los diferentes algoritmos se realizara ordenandolos en base a la complejidad de las interrelaciones que son capaces de expresar los modelos probabilisticos que genera cada algoritmo.
