Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/39746
Títol: Optimización y aproximación al problema de la regresión simbólica a través de Straight Line Programs (SLP's) y algoritmos genéticos : Entrenamiento genético de SLP's
Autoria: Solar Rodríguez, Pablo
Tutor: Kanaan-Izquierdo, Samir  
Altres: Universitat Oberta de Catalunya
Resum: El problema de la regressió simbòlica consisteix en l'aprenentatge, a partir d'un conjunt mostra de dades obtingudes experimentalment, d'una funció desconeguda. Els mètodes evolutius han demostrat la seva eficiència en la resolució d'instàncies d'aquest problema. En aquest projecte es proposa una nova estratègia evolutiva, mitjançant algoritmes genètics, basada en una nova estructura de dades anomenada Straight Line Program (SLP) i que representa en aquest cas expressions simbòliques. A partir d'un SLP universal, que depèn d'una sèrie de paràmetres l'especialització dels quals proporciona SLP's concrets de l'espai de cerca, l'estratègia tracta de trobar els paràmetres òptims perquè el SLP universal representi la funció que millor s'aproximi al conjunt de punts mostra. De manera conceptual, aquest projecte consisteix en un entrenament genètic del SLP universal, utilitzant els punts mostra com conjunt d'entrenament, per resoldre el problema de la regressió simbòlica.
Paraules clau: algorisme genètic
regressió simbòlica
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Data de publicació: gen-2015
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Bachelor thesis, research projects, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
SolarRodriguezPablo_TFM_0115.pdfMemoria Completa del TFM10,46 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons