Tesis doctoral de Molina Bulla Harold Yesid
Los algoritmos genéticos son herramientas de búsqueda global que permiten obtener soluciones a múltiples problemas y se basan en la teoría neo-darwiniana de la evolución, según la cual los individuos más aptos sobreviven y se reproducen, mientras que los menos aptos parecen. se propone la combinación del aprendizaje y la herencia para solucionar problemas en entornos variables con algoritmos genéticos, aumentando su velocidad de búsqueda y disminuyendo el coste del uso del aprendizaje.Se plantean dos nuevas variaciones en los algoritmos genéticos: el «efecto baldwin probalístico» y la «evolución lamarckiana probabilística», que permiten, en cierto grado, el parendizaje y la transimisión de la información aprendida de padres a hijos. se observa la importancia del aprendizaje para obrar una correcta adaptación al entorno variable, la importancia de encontrar un buen punto de partida desde el cual comenzar el parendizaje, y la conveniencia de permitir la herencia de la información aprendida.
Datos académicos de la tesis doctoral «Combinazión de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias«
- Título de la tesis: Combinazión de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias
- Autor: Molina Bulla Harold Yesid
- Universidad: Carlos III de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 30/09/1999
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Juan Ramón Vidal Romaní
- Tribunal
- Presidente del tribunal: José ignacio Acha catalina
- Antonio Artes rodriguez (vocal)
- mateo Valero cortés (vocal)
- Francisco López ferreras (vocal)