@phdthesis{11162/42519,
year = {1999},
url = {http://hdl.handle.net/11162/42519},
abstract = {Los algoritmos genéticos son herramientas de búsqueda global que permiten obtener soluciones a múltiples problemas que están basados en la teoría neo-darwiniana de la evolución, que defiende que los individuos más aptos sobreviven y se reproducen, mientras que los menos aptos perecen.. En esta investigación se propone la combinación del aprendizaje y la herencia para solucionar problemas en entornos variables con algoritmos genéticos, aumentando su velocidad de búsqueda y disminuyendo el coste del uso del aprendizaje. Se plantean dos nuevas variaciones en los algoritmos genéticos, el efecto Baldwin probalístico y la evolución lamarckiana probabilística. Ambas permiten el aprendizaje y la transmisión de la información asimilada de padres a hijos.. En el trabajo se muestran la importancia del aprendizaje para facilitar una correcta adaptación al entorno variable, de localizar un buen punto de partida para comenzar el aprendizaje y la conveniencia de permitir la herencia de la información aprendida..},
keywords = {inteligencia artificial},
keywords = {algoritmo},
keywords = {informática},
keywords = {matemáticas aplicadas},
title = {Combinación de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias},
author = {Molina Bulla, Harold Yesid},
}