TÉCNICAS PARA CONTRARRESTAR LA PÉRDIDA DE VARIABILIDAD EN UN UMDA

Debido a la naturaleza de su proceso de aprendizaje, los algoritmos de estimación de la distribución (conocidos como EDA) han padecido, desde sus primeras implementaciones, de problemas de variabilidad (respecto a las soluciones utilizadas en su proceso de optimización); lo que conlleva a estancamientos en óptimos locales o lentitud para encontrar la solución óptima. Diversos métodos y técnicas han sido implementados en estos algoritmos que reducen, y en algunos casos anulan, dicho problema. El UMDA (Univariate Marginal Distribution Algorithm), es la implementación más simple de un EDA; al asumir independencia entre sus variables, simplifica la estimación de la distribución de las soluciones en el producto de las probabilidades marginales. La aleatoriedad de la primera población y el número de individuos utilizados para estimar la distribución son factores que influyen en la variabilidad del algoritmo. Este artículo presenta un análisis comparativo entre los métodos que tratan este problema, involucrando cuatro de los más utilizados en la literatura y dos más propuestos por los autores. También se presenta un análisis de la influencia en la variabilidad de un UMDA de los parámetros utilizados en los operadores de selección y remplazamiento.

TÉCNICAS PARA CONTRARRESTAR LA PÉRDIDA DE VARIABILIDAD EN UN UMDA

Debido a la naturaleza de su proceso de aprendizaje, los algoritmos de estimación de la distribución (conocidos como EDA) han padecido, desde sus primeras implementaciones, de problemas de variabilidad (respecto a las soluciones utilizadas en su proceso de optimización); lo que conlleva a estancamientos en óptimos locales o lentitud para encontrar la solución óptima. Diversos métodos y técnicas han sido implementados en estos algoritmos que reducen, y en algunos casos anulan, dicho problema. El UMDA (Univariate Marginal Distribution Algorithm), es la implementación más simple de un EDA; al asumir independencia entre sus variables, simplifica la estimación de la distribución de las soluciones en el producto de las probabilidades marginales. La aleatoriedad de la primera población y el número de individuos utilizados para estimar la distribución son factores que influyen en la variabilidad del algoritmo. Este artículo presenta un análisis comparativo entre los métodos que tratan este problema, involucrando cuatro de los más utilizados en la literatura y dos más propuestos por los autores. También se presenta un análisis de la influencia en la variabilidad de un UMDA de los parámetros utilizados en los operadores de selección y remplazamiento.

Aprendizaje mediante enlace Genético

En este artículo mostraremos la conveniencia de emplear aprendizaje mediante enlace genético como alternativa en mejorar los recorridos y trayectorias de búsquedas de los cromosomas. Mostraremos las distintas formas de representación que se han estudiado, haciendo un énfasis en los mecanismos de evolución de los mismos

Probabilistic graphical Markov model learning: an adaptive strategy

In this paper an adaptive strategy to learn graphical Markov models is proposed to construct two algorithms. A statistical model complexity index (SMCI) is defined and used to classify models in complexity classes, sparse, medium and dense. The first step of both algorithms is to fit a tree using the Chow and Liu algorithm. The second step begins calculating SMCI and using it to evaluate an index (EMUBI) to predict the edges to add to the model. The first algorithm adds the predicted edges and stop, and the second, decides to add an edge when the fitting improves. The two algorithms are compared by an experimental design using models of different complexity classes. The samples to test the models are generated by a random sampler (MSRS). For the sparse class both algorithms obtain always the correct model. For the other two classes, efficiency of the algorithms is sensible to complexity

Mecanismos de Aceleración en Selección de Características Basada en el Peso Informacional de las Variables para Aprendizaje no Supervisado

La presente investigación, se ubica en el área de la Inteligencia Artificial conocida como selección de características (SSC) en aprendizaje no supervisado (ANS) haciendo uso de un algoritmo genético, modificado con un nuevo operador especial para el problema de selección de subconjuntos de características denominado "operador genético de aceleración". Este operador reduce los tiempos desde horas o días a minutos. La metodología diseñada, realiza selección de características de forma que se conserva la representatividad del conjunto de datos original, pero reduciendo el tamaño de éste, facilitando su manejo y minimizando los costos de manipulación. Ésto, para encontrar agrupaciones tanto de casos como de variables utilizando el peso informacional de las mismas. Las principales aportaciones de la metodología reportada, son el operador de aceleración, el mecanismo de mejoramiento en el proceso de búsqueda de testores típicos en una Matriz Básica obtenida a partir de una base de datos y la flexibilidad del marco de trabajo, ya que es tan robusto, que se adapta a problemas de SSC en aprendizaje supervisado tanto como en ANS; reportando una considerable reducción de tiempo además de la obtención de elementos para la toma de decisiones importantes en base a la agrupación de casos y variables