Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/79920
Title: Nuevo algoritmo de optimización inspirado en la langosta del desierto para resolver problemas de visión por computadora
Author: González Becerra, Adrián
Advisor/Thesis Advisor: Cuevas Jiménez, Erik Valdemar
Editors: CUCEI
Universidad de Guadalajara
Career: MAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN
Issue Date: 2014
Publisher: Biblioteca Digital wdg.biblio
Universidad de Guadalajara
Abstract: La inteligencia de enjambre (SI por sus siglas en inglés "Swarm intelligence") es una disciplina de la inteligencia artificial que se ocupa del diseño de algoritmos multiagente inteligentes inspirados en el comportamiento colectivo de insectos o animales sociales. Se han propuesto varios algoritmos SI para resolver una amplia gama de aplicaciones de optimización complejos. Aunque tales métodos están diseñados para cumplir los requisitos de problemas de optimización genéricos, ningún algoritmo puede resolver todos los problemas competitivos. Por lo tanto, una enorme cantidad de investigación se ha dedicado a encontrar nuevos métodos de optimización que alcanzan mejores índices de rendimiento. En este trabajo, se propone un nuevo algoritmo llamado enjambre Locust Search (LS) para la solución de tareas de optimización. El algoritmo LS se basa en la simulación del comportamiento presentado en enjambres de langostas. En el algoritmo propuesto, los individuos emulan un grupo de langostas que interactúan entre sí sobre la base de las leyes biológicas del enjambre cooperativa. El algoritmo considera dos comportamientos diferentes: solitarias y sociales.
URI: https://wdg.biblio.udg.mx
https://hdl.handle.net/20.500.12104/79920
Appears in Collections:CUCEI

Files in This Item:
File SizeFormat 
MCUCEI01055FT.pdf1.05 MBAdobe PDFView/Open


Items in RIUdeG are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.