Resumen

Los modelos sustitutos (MS) pueden emplearse con provecho, a menudo junto con algoritmos evolutivos, en la optimización en la que resulta costoso probar las soluciones candidatas. La intuición espacial que subyace a los MC los hace naturalmente adecuados para problemas continuos, y los únicos problemas combinatorios que se han abordado hasta ahora son aquellos cuyas soluciones pueden codificarse como vectores enteros. Mostramos cómo las funciones de base radial pueden proporcionar un SM generalizado para problemas combinatorios que tienen una representación geométrica de la solución, mediante la conversión de esa representación a un espacio métrico diferente. Este enfoque permite que un SM se elabore de forma natural para el problema en cuestión, sin una adaptación ad hoc a una representación específica. Probamos este proceso de adaptación en problemas que implican cadenas binarias, permutaciones y programas genéticos basados en árboles.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:espacio métrico diferente, representación geométrica de soluciones, sólo problemas combinatorios, funciones de base radial, sms, modelos sustitutos, proceso de adaptación, cadenas binarias, soluciones candidatas, problemas combinatorios
• Keywords:different metric space, geometric solution representation, only combinatorial problems, radial basis functions, sms, surrogate models, adaptation process, binary strings, candidate solutions, combinatorial problems