IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional

Autores
Caymes Scutari, Paola; Tardivo, María; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión aceptada
Descripción
El Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
Materia
Rango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbre
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2023-06-22T13:14:58Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8086

id RIAUTN_4efd16f1d6948d3762988b2597e6608a
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8086
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacionalCaymes Scutari, PaolaTardivo, MaríaBianchini, GermánMéndez Garabetti, MiguelRango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbreEl Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina2023-06-22T13:14:58Z2023-06-22T13:14:58Z2019-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfXXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019). Año 2019.http://hdl.handle.net/20.500.12272/8086spaPID4736info:eu-repo/semantics/openAccess2023-06-22T13:14:58Zhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 UniversalUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional MendozaAtribuciónreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:59:04Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8086instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 11:59:05.245Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
title IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
spellingShingle IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
Caymes Scutari, Paola
Rango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbre
title_short IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
title_full IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
title_fullStr IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
title_full_unstemmed IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
title_sort IQR : una medida estadística como modelo para la sintonización computacional
dc.creator.none.fl_str_mv Caymes Scutari, Paola
Tardivo, María
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author Caymes Scutari, Paola
author_facet Caymes Scutari, Paola
Tardivo, María
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author_role author
author2 Tardivo, María
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Rango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbre
topic Rango intercuartil, Evolución diferencial, Algoritmos evolutivos, Sintonización Reducción de incertidumbre
dc.description.none.fl_txt_mv El Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
description El Rango Intercuartil (o métrica IQR) es una medida estadística que cuantifica la dispersión de la muestra considerada, es decir, la variabilidad de la distribución de los elementos muestrales en base a algún parámetro de interés. En este proyecto, centrado en métodos que como muestra del espacio de búsqueda consideran poblaciones de individuos (muestra de elementos candidatos) se propone la utilización del rango intercuartil de los valores de aptitud de los individuos como un indicador de la tendencia a estancarse que tiene el algoritmo. El caso de estudio se refiere a la predicción de incendios forestales. Por lo tanto, la función de aptitud cuantifica el grado de coincidencia entre la predicción arrojada por cierto individuo y el incendio real. El IQR actuaría como un indicador de estancamiento y/o convergencia prematura y sería de utilidad para tomar decisiones sobre cuándo la predicción alcanzada es suficientemente buena, o bien ha alcanzado un cierto tope de calidad que no podrá mejorarse, y por consiguiente sea recomendable dar paso a una nueva población y una nueva generación. En resumen, se propone un modelo basado en el IQR para sintonizar de forma automática y dinámica el parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-01-01
2023-06-22T13:14:58Z
2023-06-22T13:14:58Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019). Año 2019.
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8086
identifier_str_mv XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019). Año 2019.
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/8086
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv PID4736
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2023-06-22T13:14:58Z
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
CC0 1.0 Universal
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
Atribución
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2023-06-22T13:14:58Z
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
CC0 1.0 Universal
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
Atribución
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877862404343201792
score 13.364332