Resumen de Condiciones de convergencia en algoritmos genéticos mediante modelos dinámicos

Luis Malumbres Martínez

• EL OBJETIVO DE LA PRESENTE TESIS ES ANALIZAR LAS CONDICIONES EN LAS QUE SE PUEDE GARANTIZAR QUE UN ALGORITMO GENETICO CONVERGE HACIA LA SOLUCION OPTIMA, ESTAS CONDICIONES ESTAN DEFINIDAS POR UN CONJUNTO DE PARAMETROS. EL ESTUDIO DE LA RELACION ENTRE PARAMETROS Y CONVERGENCIA SE REALIZA EN TRES PASOS:

  -PLANTEAMIENTO DE UN MODELO DINAMICO DEL ALGORITMO -ESTUDIO CUALITATIVO DEL MODELO -ANALISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS TEORICOS Y EMPIRICOS POR ULTIMO, SE PRESENTA UN NUEVO MODELO QUE AMPLIA EL CAMPO DE DEFINICION A PROBLEMAS DONDE LA SOLUCION SE PUEDE CODIFICAR EN INDIVIDUOS DE LONGITUD VARIABLE. SE ESTUDIA ESTE MODELO SIGUIENDO LOS MISMOS PASOS QUE EN EL MODELO SENCILLO.