Un estudio comparativo sobre evolución diferencial auto-adaptativa en ambientes dinámicos

Pavel Novoa Hernández, Carlos Cruz Corona, David A. Pelta

Resumen


Un gran número de problemas de optimización reales son dinámicos, lo que significa que algunos de los elementos del modelo varían con el tiempo. Estos problemas han recibido un especial interés en los últimos años desde el punto de vista de la optimización mediante metaheurísticas. La Evolución Diferencial (DE) es una metaheurística poblacional que sobresale por su efectividad y fácil implementación. Sin embargo, como la mayoría de los paradigmas aplicados a este contexto, DE ha tenido que ser adaptada con el objetivo resolver principalmente la pérdida de diversidad en la población de soluciones. Por otro lado, la auto-adaptación es uno los enfoques menos tratados en la actualidad, y que ha mostrado ser en extremo eficiente en determinados contextos. La auto-adaptación es una técnica de control de parámetros que dota de cierta inteligencia al algoritmo, durante el proceso de búsqueda. En ese sentido, el presente trabajo investiga el rendimiento de dos extensiones auto-adaptativas de DE en combinación con otros enfoques de diversidad existentes. Los resultados, obtenidos a partir de extensos experimentos computacionales, confirman que la auto-adaptación es una técnica prometedora en este contexto.


Palabras clave


Differential Evolution, Dynamic environments, Self-adaptation

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