Implementación de Programación Genética en problemas de Clasificación Binaria

  • Joel Favila Navarro Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Alejandro Alvarado Iniesta Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Roberto Romero López Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Ivan Pérez Olguín Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Resumen

El presente trabajo muestra la implementación de programación genética para resolver problemas de clasificación binaria. Uno de los objetivos del presente trabajo es evidenciar el uso de la programación genética en este tipo de problemas; es decir, típicamente se utilizan otro tipo de técnicas, e.g., regresión, redes neuronales artificiales. Programación genética presenta una ventaja en comparación con estas técnicas, la cual es que no necesita una definición a priori de su estructura. El algoritmo evoluciona de manera automática hasta encontrar un modelo que mejor se adapte a un conjunto de datos de entrenamiento (aprendizaje supervisado). Así entonces, la programación genética puede ser considerada como una alternativa de uso para el desarrollo de sistemas inteligentes principalmente en el reconocimiento de patrones.

Palabras clave: Algoritmos evolutivos, aprendizaje de máquina, clasificación binaria, programación genética

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Publicado
2019-01-20
Cómo citar
Favila Navarro, J., Alvarado Iniesta, A., Romero López, R., & Pérez Olguín, I. (2019). Implementación de Programación Genética en problemas de Clasificación Binaria. Mundo FESC, 8(16), 18-24. Recuperado a partir de https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/294
Sección
Articulos