Método híbrido de sintonización para algoritmos genéticos a partir de regresión por vectores de soporte.

• Autores: Germán Castellanos Domínguez, Jorge A. Jaramillo Garzón, Julián D. Arias Londoño
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 5, Nº. 37, 2007, págs. 157-162
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Hibrid method of tuning for genetic algorithms by support vector regression.
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• Resumen
  • español

    Se presenta una metodología para la sintonización de los parámetros de control de un algoritmo genético, enfocada a la reducción del tiempo de cómputo. Se utiliza un meta-algoritmo genético en combinación con una superficie de regresión por vectores de soporte. Esta última, además de reducir la demanda computacional del meta-algoritmo, proporciona un modelo de la interacción de los parámetros de control del algoritmo genético. Las pruebas y resultados presentados incluyen la sintonización de los tres parámetros de control fundamentales de un algoritmo genético, además de un parámetro adicional resultante de incluir operadores especiales.

  • English

    A methodology for simultaneous tuning of the control parameters of genetic algorithms is presented. This methodology is focused on reducing the number of generations the algorithm takes to find an optimal solution. The inherent computational costs due to the meta-algorithm are reduced by incorporating a support vector regression that models the interactions among genetic algorithm parameters. The results include tuning of the three main parameters of a GA plus an extra parameter resulting from the application of special operators.