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dc.contributor.authorCruz Duarte, Jorge M.
dc.contributor.authorMartin Diaz, Ignacio
dc.contributor.authorCruz Aceves, Ivan
dc.contributor.editorCIMATes
dc.date.accessioned2024-01-25T10:07:21Z
dc.date.available2024-01-25T10:07:21Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-84-947311-9-8es
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/64990
dc.description.abstractEn 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 preliminareses
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleMemorias de la Escuela de Cómputo Evolutivoes
dc.title.alternativeCuckoo Search y su implementacion prácticaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones


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