Algoritmos adaptativos - significado y definición. Qué es Algoritmos adaptativos
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Qué (quién) es Algoritmos adaptativos - definición

MÉTODO DE OPTIMIZACIÓN Y BÚSQUEDA DE SOLUCIONES BASADO EN LOS POSTULADOS DE LA EVOLUCIÓN BIOLÓGICA
Algoritmos evolutivos
  • ST5]] de la NASA. Esta intrincada forma fue encontrada usando un algoritmo evolutivo, con el propósito de conseguir el mejor patrón de radiación para la nave.

Algoritmo paralelo         
Algoritmos paralelos
En las ciencias de la computación, un algoritmo paralelo, en oposición a los algoritmos clásicos o algoritmos secuenciales, es un algoritmo que puede ser ejecutado por partes en el mismo instante de tiempo por varias unidades de procesamiento, para finalmente unir todas las partes y obtener el resultado correcto.
Algoritmo probabilista         
Algoritmos probabilísticos; Algoritmo probabilístico; Algoritmos probabilistas; Algoritmo probabilistico; Algoritmos probabilisticos; Algoritmo aleatorio
Un algoritmo probabilista (o probabilístico) es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada. Es decir, al contrario que un algoritmo determinista, a partir de unos mismos datos se pueden obtener distintas soluciones y, en algunos casos, soluciones erróneas.
Análisis de algoritmos         
Analisis de algoritmos
thumb|Figura 1: En la figura se muestra la comparación de pasos realizados por los algoritmos de [[búsqueda lineal y la búsqueda binaria, representados en magenta y cian, respectivamente. En el ejemplo, ambos algoritmos se utilizan para buscar la entrada "Morin, Arthur" en una lista ordenada de 33 nombres. Como la búsqueda lineal ignora el orden de la lista toma 28 pasos para encontrar la entrada, mientras que, la búsqueda binaria lo hace en 5 pasos dado que aprovecha el orden de las entradas.]]

Wikipedia

Algoritmo evolutivo

Los algoritmos evolutivos son métodos de optimización y búsqueda de soluciones basados en los postulados de la evolución biológica. En ellos se mantiene un conjunto de entidades que representan posibles soluciones, las cuales se mezclan, y compiten entre sí, de tal manera que las más aptas son capaces de prevalecer a lo largo del tiempo, evolucionando hacia mejores soluciones cada vez.

Los algoritmos evolutivos, y la computación evolutiva, son una rama de la inteligencia artificial. Son utilizados principalmente en problemas con espacios de búsqueda extensos y no lineales, en donde otros métodos no son capaces de encontrar soluciones en un tiempo razonable.

Siguiendo la terminología de la teoría de la evolución, las entidades que representan las soluciones al problema se denominan individuos o cromosomas, y el conjunto de estos, población. Los individuos son modificados por operadores genéticos, principalmente el cruce, que consiste en la mezcla de la información de dos o más individuos; la mutación, que es un cambio aleatorio en los individuos; y la selección, consistente en la elección de los individuos que sobrevivirán y conformarán la siguiente generación. Dado que los individuos que representan las soluciones más adecuadas al problema tienen más posibilidades de sobrevivir, la población va mejorando gradualmente.