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Optimización basada en confiabilidad por medio de redes neuronales y algoritmos evolutivos

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Cita com:
hdl:2099/3379
Document typeArticle
Defense date2002
PublisherUniversitat Poltècnica de Catalunya
Rights accessOpen Access
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:
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spain
Abstract
A diferencia de la optimización usual, la optimización estocástica consiste en una minimización de una
función de coste sujeta a condiciones expresadas en forma de probabilidades en lugar de funciones deterministas,
lo que la convierte en un problema mucho más complejo. En esta clase de optimización son comunes
los problemas donde la función o funciones objetivo y sus condiciones son el producto de un algoritmo
numérico bastante complicado que no es ni diferenciable ni explícito. En estos casos no es posible utilizar
los algoritmos de optimización basados en el gradiente y, además, los tiempos de evaluación funcional para
el cálculo de las probabilidades hacen el problema inabordable. En el presente artículo se propone y se
evalúa un procedimiento para superar estas dificultades utilizando redes neuronales artificiales y algoritmos
evolutivos.
CitationHurtado, Jorge; Álvarez, Diego. "Optimización basada en confiabilidad por medio de redes neuronales y algoritmos evolutivos". Revista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería, 2002, Vol. 18, núm. 4
ISSN1886-158X
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