{"id":94287,"date":"2018-03-11T10:13:56","date_gmt":"2018-03-11T10:13:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/busquedas-geneticas-metodos-de-optimizacion-global-y-optimizacion-combinatoria\/"},"modified":"2018-03-11T10:13:56","modified_gmt":"2018-03-11T10:13:56","slug":"busquedas-geneticas-metodos-de-optimizacion-global-y-optimizacion-combinatoria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/cadiz\/busquedas-geneticas-metodos-de-optimizacion-global-y-optimizacion-combinatoria\/","title":{"rendered":"B\u00fasquedas gen\u00e9ticas: m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n global y optimizaci\u00f3n combinatoria"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Jos\u00e9 Dom\u00ednguez Jim\u00e9nez <\/strong><\/h2>\n<p>Esta tesis se enmarca en la aplicaci\u00f3n de algoritmos gen\u00e9ticos a la optimizaci\u00f3n de funciones tanto en el \u00e1mbito de variables continuas como en los problemas de optimizaci\u00f3n combinatoria. En particular, se establecer\u00e1n diversas estrategias basadas en sucesivas b\u00fasquedas acotadas, que permitan evolucionar al algoritmo hacia el \u00f3ptimo de la funci\u00f3n a optimizar, tomando como base los algoritmos gen\u00e9ticos. En concreto, se han dise\u00f1ado las siguientes estrategias:   1) en el \u00e1mbito de variables continuas:      a) b\u00fasqueda lineal gen\u00e9tica trata de extender los tradicionales m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n que usan b\u00fasqueda lineal, permitiendo explorar la direcci\u00f3n de b\u00fasqueda en un intervalo mucho m\u00e1s amplio y que incluye incluso la rama de valores negativos. Dicha b\u00fasqueda lineal extendida se realiza mediante un sencillo ag unidimensional.      b) b\u00fasqueda gen\u00e9tica en cajas corresponde a una estrategia de resoluci\u00f3n de sucesivos problemas acotados, centrados en torno a \u00f3ptimos locales obtenidos mediante un ag multidimensional y que usa una funci\u00f3n de evaluaci\u00f3n con memoria.     2) en el \u00e1mbito de variables discretas:      a) b\u00fasqueda gen\u00e9tica en vecindades es una adaptaci\u00f3n de la b\u00fasqueda gen\u00e9tica en cajas al problema combinatorio. De modo que, se desarrollar\u00edan sucesivos problemas acotados, centr\u00e1ndonos en torno a la b\u00fasqueda de un \u00f3ptimo local dentro de la vecindad del punto inicial.      b) b\u00fasqueda gen\u00e9tica de mutantes permite generar de forma autom\u00e1tica mutantes de programas originales en el \u00e1mbito de las pruebas del software, y m\u00e1s en concreto en la t\u00e9cnica de mutaciones. Este algoritmo se integra dentro de la herramienta gamera que permite automatizar el proceso de pruebas de mutaciones para composiciones de servicios en ws-bpel 2.0 mediante el empleo de un ag. Una de las caracter\u00edsticas de esta propuesta es la optimizaci\u00f3n del n\u00famero de mutantes a generar, de manera que no se generar\u00e1n todos los posibles mutantes, sin p\u00e9rdida significativa de informaci\u00f3n. Tambi\u00e9n permite etectar mutantes potencialmente equivalentes, as\u00ed como medir la calidad de los casos de prueba.  para evaluar la calidad de las estrategias desarrolladas, no s\u00f3lo se aplicar\u00e1n a funciones cl\u00e1sicas en la optimizaci\u00f3n de funciones, sino que se emplear\u00e1n en la b\u00fasqueda de soluciones en problemas actuales. As\u00ed, en el \u00e1mbito de la optimizaci\u00f3n de variables continuas las estrategias desarrolladas se aplicar\u00e1n al entrenamiento de redes neuronales. En el caso de optimiza ci\u00f3n combinatoria se resolver\u00e1, por un lado el problema del viajante que engloba a numerosos problemas de producci\u00f3n, y por otro lado, en el \u00e1mbito de las pruebas del software, y m\u00e1s en concreto en la prueba de mutaciones, se desarrollar\u00e1 una estrategia para la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de mutantes.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>B\u00fasquedas gen\u00e9ticas: m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n global y optimizaci\u00f3n combinatoria<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 B\u00fasquedas gen\u00e9ticas: m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n global y optimizaci\u00f3n combinatoria <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Jos\u00e9 Dom\u00ednguez Jim\u00e9nez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 C\u00e1diz<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 22\/06\/2009<\/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>Inmaculada Medina Bulo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Miguel Toro bonilla <\/li>\n<li>pablo Javier Tuya gonz\u00e1lez (vocal)<\/li>\n<li>isabel Ramos roman (vocal)<\/li>\n<li>claudio de la Riva alvarez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Jos\u00e9 Dom\u00ednguez Jim\u00e9nez Esta tesis se enmarca en la aplicaci\u00f3n de algoritmos gen\u00e9ticos a la optimizaci\u00f3n 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