{"id":41928,"date":"1999-01-01T00:00:00","date_gmt":"1999-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aprendizaje-genetico-en-sistemas-basados-en-reglas-para-la-evolucion-de-estrategias-y-reacciones-en-entornos-complejos\/"},"modified":"1999-01-01T00:00:00","modified_gmt":"1999-01-01T00:00:00","slug":"aprendizaje-genetico-en-sistemas-basados-en-reglas-para-la-evolucion-de-estrategias-y-reacciones-en-entornos-complejos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/aprendizaje-genetico-en-sistemas-basados-en-reglas-para-la-evolucion-de-estrategias-y-reacciones-en-entornos-complejos\/","title":{"rendered":"Aprendizaje genetico en sistemas basados en reglas para la evolucion de estrategias y reacciones en entornos complejos."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong>  Sanchis De Miguel M. Araceli <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo central de este trabajo es el estudio y desarrollo de un sistema de aprendizaje gen\u00e9tico basado en sistemas clasificadores sc que resuelva los dos problemas principales de los sc: el tiempo de respuesta y la generaci\u00f3n 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 b\u00fasqueda de una soluci\u00f3n a la p\u00e9rdida 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 ser\u00e1 resuelto mediante el sistema clasificador con tags (sct) donde se establece una divisi\u00f3n de las reglas en grupos de manera que se fuerza su permanencia en el sistema. As\u00ed, se pretende obtener una estructura de codificaci\u00f3n que permita la evoluci\u00f3n gen\u00e9tica de estos grupos, de manera que el n\u00famero y la relaci\u00f3n de los mismos sea tambi\u00e9n aprendida en el proceso de evoluci\u00f3n. Los dos sc propuestos han sido validados en entornos adecuados: navegaci\u00f3n en rob\u00f3tica y juego de las damas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aprendizaje genetico en sistemas basados en reglas para la evolucion de estrategias y reacciones en entornos complejos.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aprendizaje genetico en sistemas basados en reglas para la evolucion de estrategias y reacciones en entornos complejos. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0  Sanchis De Miguel M. Araceli <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/1999<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li> Segovia Perez F. Javier<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan Pazos dierra <\/li>\n<li>daniel Borrajo mill\u00e1n (vocal)<\/li>\n<li>arturo Ribagorda garnacho (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Morant  ram\u00f3n (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Sanchis De Miguel M. 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