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Modelado del fenómeno de cuasiespecies utilizando algoritmos evolutivos multiobjetivo

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  • Autor
  • Año de publicación 2014
  • Idioma Español
  • Publicado por Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Descripción
Los algoritmos evolutivos han probado ser viables como alternativas para modelar problemas del mundo real. Es así como en los últimos años, la complejidad de los problemas abordados se ha incrementado pasando de abordar problemas mono-objetivo a problemas multiobjetivo. Este documento presenta el uso de estas técnicas metaheurísticas como una alternativa para el modelamiento del fenómeno biológico de las cuasiespecies. El documento se divide en tres partes principales así: Inicialmente se presenta una fundamentación teórica sobre el fenómeno de las Cuasiespecies, descrito desde el punto de vista biológico y las observaciones provenientes de la replicación de dicho fenómeno por vía experimental utilizando la técnicas de cultivo in vitro y ciclos de amplificación PCR1. A continuación se presenta una revisión de los algoritmos evolutivos multiobjetivos y sus generalidades. Una vez se han abordado los temas anteriores se presenta los Mapas de Red Acoplados, utilizados para modelar paisajes de fitness2 dinámicos, definiendo los componentes matemáticos de la función de fitness a optimizar utilizando las técnicas metaheurísticas descritas en el apartado anterior. Posteriormente se hace una reseña sobre los algoritmos evolutivos que trabajan frente de Pareto, con el objetivo de demostrar su pertinencia para dar solución al tema abordado. Finalmente se describen los algoritmos implementados en la investigación, y se concluye con los resultados obtenidos durante la misma.
Citación recomendada (normas APA)
Lilia Marina Castellanos, "Modelado del fenómeno de cuasiespecies utilizando algoritmos evolutivos multiobjetivo", -:Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2014. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/2908431/), el día 2024-04-29.

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