Daniel Molina Cabrera

• Artículos de revistas (1)
• Colaboraciones en obras colectivas (2)
• Tesis dirigidas (2)

• Artículos de revistas

  • Seleccionado

    Optimización inspirada en la naturaleza y en la biología: lo bueno, lo malo, lo feo y lo esperanzador

    Daniel Molina Cabrera, Javier Poyatos, Eneko Osaba , Javier del Ser Lorente , Francisco Herrera Triguero

    Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 97, Nº 2, 2022 (Ejemplar dedicado a: Algoritmos de optimización inspirados en la Naturaleza), págs. 114-117

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• Colaboraciones en obras colectivas

  • Seleccionado

    ¿Son adecuados los algoritmos bio-inspirados binarios recientes para selección de características?

    Francisco Javier Rodríguez Díaz, Miguel García López, Daniel Molina Cabrera

    Actas del XVI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados: (MAEB 2025) 28-30 de mayo, Donostia/San Sebastián / coord. por Leticia Hernando Rodríguez , Josu Ceberio Uribe , Jon Vadillo Jueguen, 2025, ISBN 978-84-1319-656-5, págs. 210-219

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  • Seleccionado

    Computación evolutiva para el diseño y mejora de sistemas inteligentes de propósito general: estudio y perspectivas

    Daniel Molina Cabrera, Javier Poyatos, Javier del Ser Lorente , Salvador García López , Hisao Ishibuchi, Isaac Triguero Velázquez , Bing Xue, Xing Yao, Francisco Herrera Triguero

    Actas del XVI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados: (MAEB 2025) 28-30 de mayo, Donostia/San Sebastián / coord. por Leticia Hernando Rodríguez , Josu Ceberio Uribe , Jon Vadillo Jueguen, 2025, ISBN 978-84-1319-656-5, págs. 350-353

    • Resumen
    • Texto Completo Libro
    

• Tesis dirigidas

  • Seleccionado

    Metaheuristics for the Design of Deep Learning Models

    Javier Poyatos

    Tesis doctoral dirigida por Francisco Herrera Triguero (codir. tes.) , Daniel Molina Cabrera (codir. tes.). Universidad de Granada (2024).

    • Resumen
    • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
    
  • Seleccionado

    Region-based memetic algorithms for global and multimodal continuous optimisation

    Benjamin Lacroix

    Tesis doctoral dirigida por Francisco Herrera Triguero (dir. tes.) , Daniel Molina Cabrera (codir. tes.). Universidad de Granada (2015).

    • Resumen
    • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
    

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