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Generación automatizada de álgebras EQ a través de algoritmos genéticos

Autores: Habiballa, Hashim; Volna, Eva; Kotyrba, Martin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Generación automatizada de álgebras EQ a través de algoritmos genéticos


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Algoritmos genéticos
álgebras
Generación automatizada
EQ-álgebras
Técnicas evolutivas
Propiedades especiales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este artículo presenta un enfoque para la generación automatizada de álgebras especiales a través de algoritmos genéticos. Estos algoritmos también pueden ser utilizados para una variedad más amplia de aplicaciones en matemáticas. Describimos los resultados de una investigación que apunta a la producción automatizada de tales álgebras con la ayuda de técnicas evolutivas. El enfoque estándar no es relevante debido a la complejidad temporal de la tarea, que es superexponencial. Nuestra investigación sobre el uso de algoritmos genéticos permitió que el problema fuera resoluble en un tiempo razonable y pudimos producir álgebras finitas con propiedades especiales llamadas EQ-álgebras. Las EQ-álgebras forman una estructura de valores de verdad alternativa para nuevas lógicas difusas. Presentamos los algoritmos y versiones especiales de operadores genéticos adecuados para esta tarea. Luego realizamos experimentos con la aplicación EQ-Creator que se discuten con un análisis estadístico adecuado a través de ANOVA. El enfoque genético permite generar automáticamente álgebras de suficiente extensión sin complejidad superexponencial. Nuestros principales resultados incluyen: que el elitismo es necesario al menos para varios miembros padres, se debe establecer una alta proporción de mutación, el cumplimiento de axiomas opcionales aumenta significativamente el tiempo de cálculo, las propiedades opcionales afectan negativamente a la convergencia y la coloración se definió para evitar soluciones triviales (la evolución tiende a la forma más simple de lograr resultados).

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