Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Estrategia de Evolución
Algoritmo de optimización continua basado en los principios de la evolución natural, que prioriza la adaptación de los parámetros de mutación mediante autoaprendizaje en lugar de la recombinación genética.
Autoadaptación de mutación
Mecanismo que permite a los individuos de una población ajustar dinámicamente sus propios parámetros de mutación durante el proceso evolutivo, favoreciendo una exploración adaptativa del espacio de búsqueda.
CMA-ES
Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, algoritmo de optimización estocástica que adapta automáticamente la matriz de covarianza de la distribución de mutación para capturar la topología del paisaje de aptitud.
Búsqueda por patrón
Técnica de optimización directa que no requiere gradiente, utilizando direcciones de búsqueda predefinidas y longitudes de paso adaptativas para converger hacia el óptimo.
Adaptación de paso adaptativo
Estrategia de ajuste dinámico de la longitud del paso de mutación basada en el éxito relativo de las generaciones anteriores, asegurando un compromiso óptimo entre exploración y explotación.
Recombinación discreta
Operador genético que selecciona aleatoriamente cada componente de un padre entre los candidatos padres, creando un descendiente con características heredadas de manera no lineal.
Recombinación intermedia
Método de cruce que calcula la media aritmética de los parámetros de los padres para generar descendientes, favoreciendo la convergencia hacia regiones prometedoras del espacio de búsqueda.
Presión de selección
Parámetro que controla la intensidad de la selección natural en los algoritmos evolutivos, determinando la relación entre el número de padres y el número de descendientes seleccionados.
Varianza adaptativa
Mecanismo de ajuste automático de la varianza de la distribución de mutación en función de la tasa de éxito, optimizando la amplitud de las variaciones genéticas durante la evolución.
Rotación adaptativa de los ejes
Técnica de adaptación de la orientación del sistema de coordenadas de la distribución de mutación para alinear las variaciones con las direcciones principales del paisaje de aptitud.
Algoritmo de mutación gaussiana
Operador de perturbación que aplica una distribución normal a los parámetros de los individuos, permitiendo variaciones continuas y centradas alrededor de los valores parentales con desviación estándar adaptativa.
Factor de aprendizaje de mutación
Coeficiente multiplicador que ajusta dinámicamente los parámetros de mutación según el éxito relativo de las generaciones, implementando una meta-adaptación de las estrategias de búsqueda.
Criterio de parada adaptativo
Condición de terminación evolutiva basada en el estancamiento de las mejoras, la convergencia de la distribución de mutación o el agotamiento del presupuesto computacional asignado.
Optimización multi-objetivo evolutiva
Extensión de las estrategias de evolución que tratan simultáneamente múltiples objetivos contradictorios, generando un frente de Pareto de soluciones no dominadas mediante selección basada en el rango y la densidad.
Muestreo por transformación de Box-Muller
Método de generación de números aleatorios gaussianos utilizado en las mutaciones continuas, transformando variables uniformes en una distribución normal para asegurar la diversidad exploratoria.
Adaptación de la matriz de covarianza
Proceso iterativo de estimación y ajuste de la estructura de correlación entre variables de optimización, capturando la geometría local del problema para guiar eficazmente la búsqueda.