Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Algoritmo de Estimación de Distribución
Metaheurística evolutiva que reemplaza los operadores genéticos tradicionales por el aprendizaje y el muestreo de distribuciones de probabilidad para generar nuevas soluciones.
Modelo de Distribución Probabilística
Estructura matemática que captura las dependencias estadísticas entre las variables de una población, utilizada para guiar la generación de nuevos individuos en los EDA.
UMDA
Algoritmo EDA univariado que asume la independencia entre las variables y actualiza la distribución marginal de cada variable por separado en cada generación.
PBIL
Variante de EDA que combina aprendizaje incremental y estimación de distribución, actualizando continuamente un vector de probabilidades basado en los mejores individuos.
Factorización de Distribución
Técnica de descomposición de una distribución de probabilidad conjunta compleja en un producto de distribuciones condicionales más simples para reducir la complejidad computacional.
MIMIC
Algoritmo EDA que construye una cadena de Markov óptima maximizando la información mutua para capturar las dependencias entre variables.
BOA
EDA avanzado que utiliza redes bayesianas para modelar las dependencias complejas entre variables y muestrear nuevas soluciones según estas relaciones.
Vector de Probabilidades
Estructura de datos unidimensional que almacena las probabilidades marginales para cada variable binaria en los EDA discretos simples.
Distribución de Bernoulli
Modelo probabilístico discreto para variables binarias, donde cada variable tiene una probabilidad p de tomar el valor 1 y (1-p) de tomar el valor 0.
cGA
Variante de EDA con población mínima que utiliza una competición entre dos individuos para actualizar un único vector de probabilidades.
Muestreo por Rechazo
Técnica de generación de muestras a partir de una distribución objetivo, aceptando o rechazando candidatos según una función de probabilidad.
Distribución Normal Truncada
Distribución gaussiana limitada a un intervalo específico, utilizada en los EDA para respetar las restricciones de límites en las variables continuas.
Aprendizaje de Estructura
Proceso de identificación automática de las dependencias entre variables en los EDA avanzados, utilizando métricas como el BIC o el AIC.
Elitismo en los EDA
Estrategia que conserva las mejores soluciones de una generación a otra para garantizar una monotonía de mejora en los algoritmos de estimación de distribución.
Tasa de Mezcla
Parámetro que controla la proporción entre el aprendizaje a partir de la población actual y la conservación de las distribuciones anteriores en los EDA adaptativos.
Árbol de Chow-Liu
Estructura de dependencia óptima en forma de árbol que maximiza la verosimilitud, utilizada en algunos EDA para modelar eficazmente las correlaciones binarias.
Muestreo de Gibbs
Método MCMC para generar muestras a partir de distribuciones condicionales complejas, aplicado en el EDA para modelos probabilísticos sofisticados.