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dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorTardivo, María
dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorMéndez Garabetti, Miguel
dc.date.accessioned2023-06-22T13:14:58Z
dc.date.available2023-06-22T13:14:58Z
dc.date.issued2019-01-01
dc.identifier.citationXXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019). Año 2019.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8086
dc.description.abstractEl Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.rights.uriCC0 1.0 Universal*
dc.subjectRango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbrees_ES
dc.titleIQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacionales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendozaes_ES
dc.description.affiliationUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentinaes_ES
dc.relation.projectidPID4736es_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useAtribuciónes_ES


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