Aproximación de una ordenación de variables en redes causales mediante algoritmos genéticos
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Luis M. de Campos [1] ; Juan F. Huete [1]
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[1] Universidad de Granada
Universidad de Granada
Granada, España
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- Localización: CAEPIA'97: actas / coord. por Asociación Española de Inteligencia Artificial, Vicente J. Botti Navarro
, 1997, ISBN 84-8498-765-5, págs. 155-164 - Idioma: español
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Resumen
Una red causal es una herramienta que permite utilizar información con incertidumbre representando de forma gráfica tanto las variables como las relaciones de relevancia en el problema. En este trabajo nos centramos en el problema de aprender un orden entre las variables de forma que si "x es causa de y" entonces x precede a y en el orden.
Encontrar un orden óptimo es un problema complejo, que necesita de una gran cantidad de información para poder abordarlo. En este trabajo nos planteamos el problema de obtener una "buena aproximación" del orden. Para ello, utilizamos únicamente información parcial sobre el modelo, en concreto tests de independencia de orden cero y uno, y buscamos (entre el conjunto de órdenes posibles) aquél que preserve mejor dicha información. Como metodología de trabajo, el proceso de búsqueda estará guiado por un algoritmo genético.
