Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Evolución diferencial (Differential Evolution, DE)"
Por favor, añade enlaces a la descripción de cada algoritmo en orden como en el diagrama.
Gracias de nuevo por compartir.
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Por favor, añada enlaces a la descripción de cada algoritmo en el orden que aparece en el diagrama.
Gracias de nuevo por compartirlo.
Gracias por la sugerencia.
Sería estupendo poder hacer los enlaces directamente en el diagrama de barras, pero por desgracia el motor del artículo no lo permite.
Los enlaces se pueden añadir en la tabla, creo. Intentaré hacerlo.
He cometido un error, la imagen de la mesa de colores del artículo anterior, la he sustituido por la actual.
Después de comprobar la última versión del artículo, la nueva imagen estará disponible. Sin embargo, hay una tabla coloreada real en el archivo y usted puede mirarla.
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Evolución diferencial (Differential Evolution, DE):
En este artículo, hablaremos del algoritmo que muestra los resultados más controvertidos entre todos los anteriormente analizados, el algoritmo de Evolución Diferencial (DE).
La idea de la evolución diferencial es una combinación de sencillez y eficacia. El algoritmo de evolución diferencial usa una población de vectores que representan soluciones potenciales. Cada vector está formado por componentes que representan los valores de las variables del problema de optimización.
En la DE, el papel del agente de búsqueda lo desempeña el vector. El algoritmo comienza creando una población aleatoria de vectores; a continuación se produce un proceso iterativo en el que cada vector muta y se cruza con otros vectores de la población. La mutación se realiza añadiendo la diferencia entre dos vectores elegidos al azar entre la población a un tercer vector. Esto crea un nuevo vector que representa una posible solución a la tarea.
Tras la mutación, el vector mutado se cruza con el vector original. El cruce permite combinar la información de los dos vectores y crear nuevas soluciones. El resultado obtenido se compara con la mejor solución actual de la población: si el nuevo vector es mejor, sustituirá al antiguo y pasará a formar parte de la población. La mutación nos permite explorar el espacio de búsqueda, mientras que el cruce nos permite combinar la información de distintos vectores y crear nuevas soluciones.
Este proceso de mutación, cruce y reemplazo se repite durante varias iteraciones hasta que se alcanza una condición de parada, como un número determinado de iteraciones o alcanzar la precisión de solución requerida, en nuestro caso alcanzar 10 000 ejecuciones de la función de aptitud.
Autor: Andrey Dik