Resumen

Los algoritmos evolutivos enfrentan un trade-off fundamental entre exploración y explotación. La mejora rápida del rendimiento tiende a estar acompañada por una rápida pérdida de diversidad en la población de soluciones potenciales, lo que provoca una convergencia prematura en óptimos locales en lugar de globales. Sin embargo, la tasa a la que se pierde diversidad de una población no es simplemente una función de la fuerza de la selección, sino también de su eficiencia, o tasa de mejora del rendimiento en relación con la pérdida de variación. La eficiencia de la selección se puede cuantificar como la correlación lineal entre el rendimiento objetivo y la reproducción. Los algoritmos de selección comúnmente utilizados contienen varias fuentes de ineficiencia, algunas de las cuales se pueden evitar fácilmente y otras no. Los algoritmos de selección basados en el tiempo de generación continuamente variable en lugar del número de descendientes variable discretamente pueden acercarse al límite teórico sobre el uso eficiente de la diversidad de la población.

• Materias:Enjambre genético Control de tráfico Emisión de gases Sistemas de lógica Algoritmos evolutivos
• Subjects:Genetic Swarm Traffic control Gas emission Logic systems Evolutionary algorithms
• Palabras claves:Algoritmos evolutivos; Exploración; Explotación; Diversidad; Población; Selección
• Keywords:Evolutionary algorithms; Exploration; Exploitation; Diversity; Population; Selection