Resumen

Este artículo demuestra un intento de incorporar una técnica simple y genérica de manejo de restricciones al enfoque de Colectivos de Probabilidad (PC) para resolver problemas de optimización restringida. El enfoque de PC optimiza cualquier sistema complejo descomponiéndolo en subsistemas más pequeños y tratándolos de manera distribuida y descentralizada. Estos subsistemas pueden ser vistos como un Sistema Multiagente con agentes racionales y auto-interesados optimizando sus metas locales. Sin embargo, dado que no hay una capacidad inherente de manejo de restricciones en el enfoque de PC, un desafío real es tener en cuenta las restricciones y al mismo tiempo hacer que los agentes trabajen colectivamente evitando la tragedia de los comunes para optimizar el objetivo global/sistema. En el núcleo de la metodología de optimización de PC se encuentran los conceptos de Temple Simulado en Física Estadística, Teoría de Juegos y Equilibrio de Nash. Además, se incorpora un procedimiento basado en reglas para manejar sol

• Materias:Probabilidad Colectiva Minería de datos Algoritmo de evolución Computación evolutiva Sistemas neuronales
• Subjects:Collective probability Data mining Evolutionary algorithm Evolutionary Computation Neural systems
• Palabras claves:Técnica de manejo de restricciones; Enfoque de Colectivos de Probabilidad; Descentralizado; Sistema Multiagente; Recocido Determinístico; Equilibrio de Nash
• Keywords:Constraint handling technique; Probability Collectives approach; Decentralized; Multi-Agent System; Deterministic Annealing; Nash Equilibrium