Análisis de micropoblaciones para la mejora de la eficacia en computación evolutiva interactiva

Abstract

La Computación Evolutiva Interactiva agrupa un conjunto de técnicas basadas en una metáfora de la evolución biológica. El éxito de muchas de ellas radica en el mantenimiento de la diversidad genética, para lo cual es recomendable trabajar con poblaciones de individuos suficientemente grandes. Sin embargo, no siempre es posible trabajar con tales poblaciones, por ejemplo cuando los valores de adecuación deben ser estimados por un ser humano (Computación Evolutiva Interactiva, IEC) o cuando la función de evaluación requiere de un coste computacional muy alto. Este trabajo presenta un nuevo método computacional que es capaz de trabajar con poblaciones muy pequeñas (micropoblaciones) y que acelera la convergencia final del algoritmo haciéndolo más eficaz.