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Titre: ADAPTACIÓN DIFUSA DE PARAMETROS EN ALGORITMO DE EFIMERAS Y SU APLICACIÓN A LA OPTIMIZACIÓN DE REDES NEURONALES
Auteur(s): Lizarraga Hernandez, Arcenio Enrique%1036335
metadata.dc.subject.other: Adaptación dfusa, algoritmo de efímeras, optimización de redes neuronales
Date de publication: 2022-03-03
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Tijuana
Description: El presente proyecto de tesis, consistió en una investigación acerca del algoritmo de Mayfly el cual fue Inspirado en el comportamiento de vuelo y el proceso de apareamiento de efímeras, el algoritmo de Mayfly combina las principales ventajas de la inteligencia de enjambre y los algoritmos evolutivos, dando como resultado un mejor rendimiento del algoritmo PSO, por lo que analizaremos los parámetros con funciones benchmark con el fin de encontrar un rango adecuado en el que se puedan aplicar algunas reglas difusas, con el fin de mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo y luego ser aplicado a problemas de optimización de redes neuronales debido a que los algoritmos para encontrar soluciones como PSO, DE , GA y FA han demostrado ser eficientes en términos de convergencia para este tipo de problemas, obtuvimos como resultado que los parámetros a1 y a2 afectan más el rendimiento del algoritmo ,variando el parámetro a1 se observó que el parámetro alcanza su mejor desempeño en valores cercanos a 1 y el parámetro a2 en valores entre 3 y 5, finalmente el adaptador difuso mejoro el desempeño del algoritmo de Mayfly al utilizar 9 reglas difusas y funciones de membresía trapezoidales, este adaptador difuso tendrá como entrada la iteración y la diversidad , y como salida los parámetros a1 y a2.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :MAESTRÍA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

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