Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas

Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización de Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada. Mediante cópulas es posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta. El uso de...

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Published inNova scientia Vol. 2; no. 3; p. 1
Main Authors Salinas Gutiérrez, Rogelio, Hernández Aguirre, Arturo, Villa Diharce, Enrique Raúl
Format Journal Article
LanguageEnglish
Published Universidad De La Salle Bajío 04.11.2014
Subjects
algoritmos de estimación de distribuciones
cómputo evolutivo
cópulas
optimización global
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Summary:Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización de Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada. Mediante cópulas es posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta. El uso de cópulas como un mecanismo para modelar distribuciones y su aplicación a MIMIC es ilustrado en la función de prueba Rosenbrock.
ISSN:2007-0705
2007-0705
DOI:10.21640/ns.v2i3.218