REVISTA DYNA NEW TECHNOLOGIES

Palabras clave:

Operador de alteración, algoritmo genético, algoritmo de estimación de la distribución, teoría de testores, selección de subconjuntos de características

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
El presente artículo presenta el diseño e integración del “operador de alteración” a metaheurísticas evolutivas (AG y EDA), con el objetivo es la búsqueda de testores típicos para la selección de características a datos médicos. Este operador funciona como soporte en la exploración del espacio de soluciones evitando la búsqueda aleatoria. Las metaheurísticas hibridadas encuentran los testores típicos asociados a los datos analizados que son subconjuntos irreducibles capaces de realizar clasificación. Para interpretar los testores típicos encontrados se cálculo el peso informacional para determinar el impacto de cada característica en el proceso de clasificación. Finalmente, se presenta la afinación y contrastación de metaheurísticas para encontrar los mejores valores de parámetros que mejoran su desempeño y determinar la metaheurística más adecuada para cada patología.

Palabras clave: operador de alteración, algoritmo genético, algoritmo de estimación de la distribución, teoría de testores, selección de subconjuntos de características.