Parameter tunning for PBIL algorithm in geometric constraint solving systems
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/26690
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008-08-14
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In previous works we have shown that applying genetic algorithms to solve the Root Identification Problem is feasible and effective. The behavior of evolutive algorithms is characterized by a set of parameters that have an
effect on the algorithms’ performance. In this paper we report on an empirical statistical study conducted to establish the influence of the driving
parameters in the Population Based Incremental Learning (PBIL) algorithm when applied to solve the Root Identification Problem. We also identify
ranges for the parameters values that optimize the algorithm performance.
CitacióJoan-Arinyo, R.; Luzón, M.; YEGUAS BOLÍAVAR, E. Parameter tunning for PBIL algorithm in geometric constraint solving systems. A: International Conference on Genetic and Evolutionary Methods. "Proceedings". Las Vegas (NV): 2008, p. 37-47.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2008GandEM.pdf | 71,34Kb | Visualitza/Obre |