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 | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
SolarRodriguezPablo_TFM_0115.pdf | Memoria Completa del TFM | 10,46 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons