Presentamos una ponencia en la conferencia internacional IEEE INISTA 2015

INISTAbannerEl Dr. Javier Del Ser, investigador principal y responsable tecnológico del área OPTIMA (Optimización, Modelización y Analítica de Datos) de TECNALIA ha presentado, junto a miembros del Departamento de Ingeniería de Comunicaciones de la EHU/UPV, la ponencia titulada “On the Heritability of Dandelion-encoded Harmony Search Heuristics for Tree Optimization Problems” en la conferencia internacional IEEE INISTA 2015 (2015 International Symposium on INnovations in Intelligent SysTems and Applications) que se ha celebrado en Madrid del 2 al 4 de septiembre 2015 .

En esta publicación se investigan y analizan las propiedades de herencia y consistencia topológica de nuevos operadores meta-heurísticos con codificación Dandelion para problemas representables mediante árboles, como pueden ser determinados escenarios de planificación jerárquica de tareas de producción en plantas de manufactura.

Abstract

Tree based optimization problems stand for those paradigms where solutions can be arranged within a tree-like graph whose nodes represent the optimization variables of the problem at hand and their interconnecting edges topological and/or hierarchical relationships between such variables. In this context, a research line of increasing interest during the last decade focuses on the derivation of intelligent solution encoding strategies capable of 1) capturing all topological constraints of this particular class of graphs; and 2) preserving their connectivity properties when they undergo combination/mutation operations within approximative evolutionary solvers. This manuscript takes a step over the state of the art by shedding light on the heritability properties of the Dandelion tree encoding approach under avant-garde stochastically-controlled evolutionary operators. In particular we elaborate on the topological heritability of the so called Harmony Memory Considering Rate (HMCR) exploitative operator of the Harmony Search algorithm, a population-based meta-heuristic algorithm that has so far shown to outperform other evolutionary schemes in a wide range of optimization scenarios. Results from extensive Monte Carlo simulations are discussed in terms of the preserved structural properties of the newly produced solutions with respect to the initial Dandelion encoded population.

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Publicado en 5. Análitica y Big Data, 8. Difusión

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