Contributions to the analysis and understanding of estimation of distribution algorithms

Abstract

La tesis está dedicada al estudio y compresión de los algoritmos de estimación de distribuciones. Este tipo de algoritmos constituye un paradigma de optimización basado en poblaciones que se enmarca dentro del campo de la computación evolutiva. A lo largo del documento de tesis se proponen diferentes aproximaciones metodológicas, tanto de carácter numérico como teórico, con el fin de arrojar luz a cuestiones fundamentales que permanece abiertas en relación a este tipo de algoritmos. En particular, se profundiza principalmente en los siguientes aspectos: i) la relación entre el problema de optimización y los modelos probabilísticos necesarios para alcanzar el óptimo, ii) la información que dichos modelos probabilísticos aportan sobre el propio problema de optimización, iii) los límites de efectividad de este tipo de algoritmos con el fin de comprender mejor cual es su área de aplicación, iv) estudio de la probabilidad del óptimo, ya que éste es el elemento fundamental para la resolución de cualquier problema dado y v) la taxonomía de los diferentes comportamientos que este tipo de algoritmos pude exhibir y su relación con las características de los problemas de optimización. Además, el trabajo realizado abre la puerta a nuevas investigaciones que pueden seguir aportando conocimiento no sólo sobre algoritmos de estimación de distribuciones si no también sobre otros algoritmos evolutivos.