A review of estimation of distribution algorithms in bioinformatics

Armañanzas Arnedillo, Ruben; Inza Cano, Iñaki; Santana, Roberto; Saeys, Yvan; Flores, Jose Luis; Lozano, Jose Antonio; Van de Peer, Yves; Blanco, Rosa; Robles Forcada, Víctor; Bielza Lozoya, Maria Concepcion y Larrañaga Múgica, Pedro (2008). A review of estimation of distribution algorithms in bioinformatics. "Biodata Mining", v. 1 (n. 6); pp. 1-12. ISSN 1756-0381. https://doi.org/10.1186/1756-0381-1-6.

Descripción

Título: A review of estimation of distribution algorithms in bioinformatics
Autor/es:
  • Armañanzas Arnedillo, Ruben
  • Inza Cano, Iñaki
  • Santana, Roberto
  • Saeys, Yvan
  • Flores, Jose Luis
  • Lozano, Jose Antonio
  • Van de Peer, Yves
  • Blanco, Rosa
  • Robles Forcada, Víctor
  • Bielza Lozoya, Maria Concepcion
  • Larrañaga Múgica, Pedro
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Biodata Mining
Fecha: 2008
Volumen: 1
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Otro
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Evolutionary search algorithms have become an essential asset in the algorithmic toolbox for solving high-dimensional optimization problems in across a broad range of bioinformatics problems. Genetic algorithms, the most well-known and representative evolutionary search technique, have been the subject of the major part of such applications. Estimation of distribution algorithms (EDAs) offer a novel evolutionary paradigm that constitutes a natural and attractive alternative to genetic algorithms. They make use of a probabilistic model, learnt from the promising solutions, to guide the search process. In this paper, we set out a basic taxonomy of EDA techniques, underlining the nature and complexity of the probabilistic model of each EDA variant. We review a set of innovative works that make use of EDA techniques to solve challenging bioinformatics problems, emphasizing the EDA paradigm's potential for further research in this domain.

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ID de Registro: 13939
Identificador DC: http://oa.upm.es/13939/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13939
Identificador DOI: 10.1186/1756-0381-1-6
URL Oficial: http://www.biodatamining.org/content/1/1/6
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 21 Dic 2012 11:49
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 13:22
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