Hibridización entre un Algoritmo Evolutivo y un Algoritmo de Estimación de Distribuciones para la solución de FSSP

Los Algoritmos Evolutivos (AEs) son una de las metaheurísticas más ampliamente estudiadas. Éstas, pueden sermejoradas en su diseño a fin de realizar una exploración más eficiente del espacio de búsqueda. A su vez, losalgoritmos de Estimación de Distribuciones (EDAs) son una clase de algoritmos basados en el paradigma deComputación Evolutiva que sustituyen los mecanis mos de variación, utilizados en AEs, por la generación deindividuos generados a través de la información producida de la simulación de una distribución de probabilidad.El problema de secuenciamiento de Flow Shop (FSSP) ha convocado la atención de muchos investigadores en losúltimos años. Para la resolución del FSSP y con el objetivo de mejorar la eficiencia de la búsqueda como así elesfuerzo computacional requerido, este trabajo propone un algoritmo híbrido entre estos dos enfoques. Detalles de laimplementación como así las mejoras obtenidas serán discutidas

A review on probabilistic graphical models in evolutionary computation

Thanks to their inherent properties, probabilistic graphical models are one of the prime candidates for machine learning and decision making tasks especially in uncertain domains. Their capabilities, like representation, inference and learning, if used effectively, can greatly help to build intelligent systems that are able to act accordingly in different problem domains. Evolutionary algorithms is one such discipline that has employed probabilistic graphical models to improve the search for optimal solutions in complex problems. This paper shows how probabilistic graphical models have been used in evolutionary algorithms to improve their performance in solving complex problems. Specifically, we give a survey of probabilistic model building-based evolutionary algorithms, called estimation of distribution algorithms, and compare different methods for probabilistic modeling in these algorithms