Resumen de Optimización continua con dos estrategias evolutivas: Coma (µ, λ) y Plus (µ + λ)
Cristian Gabriel Zambrano Vega
El objetivo del presente trabajo es implementar un estudio experimental comparativo de dos estrategias evolutivas de reemplazo: Estrategia Coma (µ, λ) y Estrategia Plus (µ + λ) con Mutación Auto-Adaptativa, pasos independientes y no correlacionados para cada variable, en un algoritmo evolutivo que resuelve el problema de la esfera, logrando minimizar la función hasta un valor óptimo de f(x) <= 10^-6 , con el objetivo de conocer el esfuerzo computacional necesario (medido en número de evaluaciones) para lograr el valor óptimo establecido, y definir diferencias significativas entre los resultados obtenidos de ambas estrategias. Se empelaron dos tipos de recombinación para la generación de nuevas soluciones, Discreta y Aritmética. Los resultados indicaron que mayormente no existen diferencias significas entre ambas estrategias sobre los diferentes tamaños del problema, por lo que basados en el esfuerzo computacional, la estrategia Plus converge más rápidamente al valor óptimo que la estrategia Coma, concluyendo que esta estrategia brinda mejores resultado inclusos sobre dimensiones del problemas con mayor valor.
