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dc.contributor.author | Cruz Duarte, Jorge M. | |
dc.contributor.author | Martin Diaz, Ignacio | |
dc.contributor.author | Cruz Aceves, Ivan | |
dc.contributor.editor | CIMAT | es |
dc.date.accessioned | 2024-01-25T10:07:21Z | |
dc.date.available | 2024-01-25T10:07:21Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.isbn | 978-84-947311-9-8 | es |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/64990 | |
dc.description.abstract | En la actualidad existe una amplia cantidad de algoritmos inspirados en la naturaleza para resolver todo tipo de problemas, algunos de ellos se enfocan en los bien conocidos problemas de optimización. Entre éstos se pueden destacar los métodos de enjambre de partículas, algoritmos genéticos, recocido simulado y evolución diferencial. La lista es extensa y serían necesarias más páginas para llegar a mencionarlos todos. Sin embargo, en este artículo se revisa la, relativamente reciente, técnica metaheurística conocida como Cuckoo Search (CS). Para ello se hace una breve introducción al método, luego se detalla su procedimiento y, posteriormente, se describe su implementación incorporando algunas pruebas preliminares | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Memorias de la Escuela de Cómputo Evolutivo | es |
dc.title.alternative | Cuckoo Search y su implementacion práctica | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bookPart | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es |
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