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| dc.creator | Vergaray Almontes, David Antonio | ||
| dc.creator | Pérez Cáceres, Leslie Angélica | ||
| dc.creator | Rodríguez Agurto, Nibaldo | ||
| Fecha Tésis | dc.date | 2020 | |
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-21T13:56:00Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-21T13:56:00Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-21 | |
| Resumen | dc.description | Irace es un software para la configuración automática de algoritmos de optimización. Irace implementa un algoritmo de iterated racing que busca el espacio de configuraciones apoyado en un conjunto de modelos locales para el muestreo de configuraciones. Este método le permite al algoritmo tener acceso a una mayor porción del espacio de búsqueda y así explorar un conjunto mayor de posibles soluciones. Sin embargo, este proceso del modelamiento local podría obstaculizar la búsqueda de buenos valores para los parámetros numéricos, ya que las configuraciones resultantes suelen no concentrarse en un valor numérico en específico, necesitando muchas más iteraciones de búsqueda para poder encontrar una configuración satisfactoria. Es por esto, que se plantea la idea de reemplazar el conjunto de modelos locales de Irace para la generación de los parametros numéricos, por uno que sea global, con el objetivo de ayudar a Irace encontrar mejores valores para los parámetros numéricos más rápidamente. El método que se propone para este cambio es Evolución Diferencial, un reconocido Algoritmo de Optimización global. En este proyecto, se propone e implementa un nuevo método de generación de configuraciones en irace y se realizan experimentos para evaluar el impacto del método propuesto | |
| Resumen | dc.description | Informe Final del Proyecto | |
| Resumen | dc.description | Irace es un software para la configuración automática de algoritmos de optimización. Irace implementa un algoritmo de iterated racing que busca el espacio de configuraciones apoyado en un conjunto de modelos locales para el muestreo de configuraciones. Este método le permite al algoritmo tener acceso a una mayor porción del espacio de búsqueda y así explorar un conjunto mayor de posibles soluciones. Sin embargo, este proceso del modelamiento local podría obstaculizar la búsqueda de buenos valores para los parámetros numéricos, ya que las configuraciones resultantes suelen no concentrarse en un valor numérico en específico, necesitando muchas más iteraciones de búsqueda para poder encontrar una configuración satisfactoria. Es por esto, que se plantea la idea de reemplazar el conjunto de modelos locales de Irace para la generación de los parametros numéricos, por uno que sea global, con el objetivo de ayudar a Irace encontrar mejores valores para los parámetros numéricos más rápidamente. El método que se propone para este cambio es Evolución Diferencial, un reconocido Algoritmo de Optimización global. En este proyecto, se propone e implementa un nuevo método de generación de configuraciones en irace y se realizan experimentos para evaluar el impacto del método propuesto | |
| Lenguaje | dc.language | eng | |
| Editor | dc.publisher | Valparaíso, Chile Pontificia Universidad Católica de Valparaíso | |
| dc.source | https://drive.google.com/file/d/1a0PT1A5lKeUtXPz28ODKGBHitTu1cfNZ/view?usp=sharing | ||
| Materia | dc.subject | Sampling Numérico | |
| Materia | dc.subject | Estrategias de Evolución Diferencial | |
| Title | dc.title | Modelos de generación de configuraciones basado en Evolución Diferencial para Iterated Racing | |
| Tipo | dc.type | software, multimedia |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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