Tesis doctoral de Sanchis De Miguel M. Araceli
El objetivo central de este trabajo es el estudio y desarrollo de un sistema de aprendizaje genético basado en sistemas clasificadores sc que resuelva los dos problemas principales de los sc: el tiempo de respuesta y la generación de reglas uniformes. Este objetivo puede ser abordado desde dos perspectivas, por un lado la necesidad de encontrar un sc que pueda trabajar con limitaciones en el tiempo de respuesta y por otra parte la búsqueda de una solución a la pérdida de diversidad en las reglas. El primer problema se resuelve mediante el desarrollo de un sc, que se denomina sistema clasificador reactivo (scr), que pueda aprender en un entorno cambiante con restricciones temporales de respuesta. El segundo problema será resuelto mediante el sistema clasificador con tags (sct) donde se establece una división de las reglas en grupos de manera que se fuerza su permanencia en el sistema. Así, se pretende obtener una estructura de codificación que permita la evolución genética de estos grupos, de manera que el número y la relación de los mismos sea también aprendida en el proceso de evolución. Los dos sc propuestos han sido validados en entornos adecuados: navegación en robótica y juego de las damas.
Datos académicos de la tesis doctoral «Aprendizaje genetico en sistemas basados en reglas para la evolucion de estrategias y reacciones en entornos complejos.«
- Título de la tesis: Aprendizaje genetico en sistemas basados en reglas para la evolucion de estrategias y reacciones en entornos complejos.
- Autor: Sanchis De Miguel M. Araceli
- Universidad: Politécnica de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 01/01/1999
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Segovia Perez F. Javier
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Juan Pazos dierra
- daniel Borrajo millán (vocal)
- arturo Ribagorda garnacho (vocal)
- José Luis Morant ramón (vocal)