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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6085| Título : | ADAPTACIÓN DIFUSA DE PARAMETROS EN ALGORITMO DE EFIMERAS Y SU APLICACIÓN A LA OPTIMIZACIÓN DE REDES NEURONALES |
| Autor : | Lizarraga Hernandez, Arcenio Enrique%1036335 |
| metadata.dc.subject.other: | Adaptación dfusa, algoritmo de efímeras, optimización de redes neuronales |
| Fecha de publicación : | 2022-03-03 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Tijuana |
| Descripción : | El presente proyecto de tesis, consistió en una investigación acerca del algoritmo de Mayfly el cual fue Inspirado en el comportamiento de vuelo y el proceso de apareamiento de efímeras, el algoritmo de Mayfly combina las principales ventajas de la inteligencia de enjambre y los algoritmos evolutivos, dando como resultado un mejor rendimiento del algoritmo PSO, por lo que analizaremos los parámetros con funciones benchmark con el fin de encontrar un rango adecuado en el que se puedan aplicar algunas reglas difusas, con el fin de mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo y luego ser aplicado a problemas de optimización de redes neuronales debido a que los algoritmos para encontrar soluciones como PSO, DE , GA y FA han demostrado ser eficientes en términos de convergencia para este tipo de problemas, obtuvimos como resultado que los parámetros a1 y a2 afectan más el rendimiento del algoritmo ,variando el parámetro a1 se observó que el parámetro alcanza su mejor desempeño en valores cercanos a 1 y el parámetro a2 en valores entre 3 y 5, finalmente el adaptador difuso mejoro el desempeño del algoritmo de Mayfly al utilizar 9 reglas difusas y funciones de membresía trapezoidales, este adaptador difuso tendrá como entrada la iteración y la diversidad , y como salida los parámetros a1 y a2. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| TESIS Arcenio Enrique Lizarraga MCC.pdf | 3.77 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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