OPTIMIZACIÓN POR COMPUTACIÓN EVOLUCIONARIA
El artículo presenta la implementación de algoritmos de evolución diferencial en el software MATLAB®. El precio que se paga por una optimización numérica eficiente, significa hacer uso de matemáticas complejas. La evolución diferencial, es una excepción porque es fácil de aplicar y robusto en la op...
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Universidad Nacional Mayor de San Marcos
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doaj-88d120b8537a41c5bd89c9192e93ce252021-06-08T04:36:29ZspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosIndustrial Data1560-91461810-99932005-12-018210.15381/idata.v8i2.6190OPTIMIZACIÓN POR COMPUTACIÓN EVOLUCIONARIAEduardo Raffo Lecca0Edgar Ruiz Lizama1Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, PerúUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú El artículo presenta la implementación de algoritmos de evolución diferencial en el software MATLAB®. El precio que se paga por una optimización numérica eficiente, significa hacer uso de matemáticas complejas. La evolución diferencial, es una excepción porque es fácil de aplicar y robusto en la optimización numérica. La evolución diferencial es una herramienta de diseño de gran utilidad en las aplicaciones prácticas. El programa que se presenta en este artículo, es una implementación mejorada y eficiente al programa que presentan Price y Storm. https://revistas.gnbit.net/index.php/idata/article/view/6190Evolución diferencialprogramación evolucionariaalgoritmos genéticosoptimización. |
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El artículo presenta la implementación de algoritmos de evolución diferencial en el software MATLAB®. El precio que se paga por una optimización numérica eficiente, significa hacer uso de matemáticas complejas. La evolución diferencial, es una excepción porque es fácil de aplicar y robusto en la optimización numérica. La evolución diferencial es una herramienta de diseño de gran utilidad en las aplicaciones prácticas. El programa que se presenta en este artículo, es una implementación mejorada y eficiente al programa que presentan Price y Storm.
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