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Las redes neuronales de mapas autoorganizados (SOM) han sido ampliamente aplicadas en ciencias de la información. En particular, Su y Zhao proponen en (2009) un algoritmo de optimización basado en SOM (SOMO) con el fin de encontrar una neurona ganadora, a través de un proceso de aprendizaje competitivo, que represente el mínimo de una función objetivo. En este artículo, generalizamos el algoritmo de optimización basado en SOM (SOMO) a un algoritmo llamado SOMO- con neuronas ganadoras. Experimentos numéricos muestran que, para , el algoritmo SOMO- converge más rápido que el algoritmo de optimización basado en SOM (SOMO) cuando se utiliza para encontrar el mínimo de funciones. Más importante aún, el algoritmo SOMO- con puede usarse para encontrar dos o más mínimos simultáneamente en un solo proceso de iteración de aprendizaje, mientras que el algoritmo original de optimización basado en SOM (SOMO) tiene que cumplir la misma tarea de manera mucho menos eficiente reiniciando el proceso de
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