Modelación probabilstica basada en modelos gráficos no dirigidos en Algoritmos Evolutivos con Estimación de Distribuciones

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“Modelación probabilstica basada en modelos gráficos no dirigidos en Algoritmos Evolutivos con Estimación de Distribuciones” by Roberto Santana. Ph.D. dissertation, Instituto de Cibernética, Matemática y Fsica, 2004.

Abstract

Esta tesis trata sobre el proceso de modelación probabilstica en una clase de algoritmos deoptimización basados en poblaciones llamados Algoritmos Evolutivos con Estimación de Distribuciones(EDAs). El objetivo principal de la tesis es el desarrollo de EDAs con modelos probabilsticos complejos, basados en modelos gráficos no dirigidos, y capaces de optimizar funciones que no pueden ser optimizadas por EDAs de modelos probabilsticos basados en estructuras gráficas simplemente conectadas. El problema es abordado a partir de dos enfoques diferentes. El primer enfoque considera las mezclas de distribuciones como modelo probabilstico. Se aborda el aprendizaje y muestreo de mezclas con vistas a su inserción en el marco de los EDAs. Se propone un método para el aprendizaje de mezclas y modifiaciones a un algoritmo de aprendizaje existente, para el tratamiento del problema de sobreajuste de los datos. Se analizan algunas de las propiedades de las mezclas para la representación de distribuciones. La tesis introduce dos EDAs basados en mezclas. El segundo enfoque busca extender la clase de factorizaciones basadas en modelos gráficos no dirigidos para su aplicación en EDAs. Se introducen los grafos de cliques y la aproximación Kikuchi, y se investiga su capacidad para la representación de dependencias probabilsticas. A partir de estos modelos se introducen dos nuevos EDAs cuyo comportamiento es evaluado en la optimización de diferentes funciones.

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BibTeX entry:

@phdthesis{Santana:2004a,
   author = {Roberto Santana},
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	Distribuciones},
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