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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Evolución Diferencial

Algoritmo de optimización metaheurístico basado en la población que utiliza operaciones de mutación y cruce basadas en las diferencias entre individuos para explorar el espacio de búsqueda.

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Vector Objetivo

Individuo de la población actual que sufre una mutación y cruce para generar un nuevo vector de prueba en el algoritmo de evolución diferencial.

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Vector Donante

Vector mutante generado por combinación lineal de vectores aleatorios de la población, utilizado como base para crear el vector de prueba mediante cruce.

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Vector de Prueba

Nuevo individuo resultante del cruce entre el vector objetivo y el vector donante, evaluado para reemplazar potencialmente al vector objetivo.

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Factor de Escala (F)

Parámetro de control en la evolución diferencial que determina la amplitud de la mutación controlando la contribución de las diferencias vectoriales.

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Tasa de Cruce (CR)

Probabilidad de que un componente del vector donante sea heredado por el vector de prueba durante la operación de cruce binario.

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Estrategia DE/Rand/1/Bin

Variante de evolución diferencial que utiliza un vector aleatorio como base, un único vector de diferencia y un cruce binomial para generar la descendencia.

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Estrategia DE/Best/1/Exp

Enfoque de evolución diferencial que selecciona el mejor individuo como base, con cruce exponencial que favorece la exploración local alrededor de las soluciones óptimas.

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Población Inicial

Conjunto de vectores generados aleatoriamente en el espacio de búsqueda que constituye el punto de partida del algoritmo de evolución diferencial.

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Selección Elitista

Mecanismo de selección donde el vector de prueba reemplaza al vector objetivo solo si su aptitud es superior, garantizando una no degradación de la calidad promedio.

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Convergencia

Proceso por el cual la población de vectores se acerca progresivamente a un óptimo global o local, caracterizado por la disminución de la diversidad genética.

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Operador de Mutación DE

Operador específico de la evolución diferencial que genera nuevos vectores añadiendo diferencias ponderadas entre pares de vectores a un vector base.

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Restricciones de Límites

Límites superiores e inferiores definidos para cada dimensión del espacio de búsqueda, que todos los vectores de la población deben respetar.

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Autoadaptación de Parámetros

Técnica avanzada donde los parámetros F y CR se ajustan dinámicamente durante la ejecución en función del éxito de las generaciones anteriores.

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DE Multiobjetivo

Extensión de la evolución diferencial para la optimización simultánea de múltiples objetivos contradictorios, generando un frente de Pareto de soluciones no dominadas.

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Hibridación DE-PSO

Combinación de la evolución diferencial con la optimización por enjambre de partículas para beneficiarse de las fortalezas exploratorias de ambas metaheurísticas.

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Reinicio Adaptativo

Estrategia que detecta el estancamiento de la convergencia y reinicia parcial o totalmente la población para evitar óptimos locales prematuros.

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