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Subido porJuan J. Merelo
Optimizando Algoritmos Evolutivos - MAEB
El documento describe cómo optimizar la implementación de algoritmos evolutivos mediante el uso de herramientas como monitores y profilers para medir el rendimiento. Se presenta un ejemplo de cómo usar un profiler para localizar un cuello de botella en un algoritmo genético y cómo cambiar la función de ordenación mejoró sustancialmente el tiempo de ejecución. En general, aplicar técnicas de programación comunes como el uso de cachés y la optimización de funciones críticas puede mejorar el rendimiento de los algoritmos evolutivos en dos órdenes de
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- 18. Mejorando los algoritmosevolutivos Se propone el uso de una metodología de prueba y evaluación seguida por la aplicación de técnicas de programación comunes
Notas del editor
- #3 La imagen está tomada de http://www.flickr.com/photos/dahlstroms/4083220012/
- #4 Imagen obtenida de http://www.flickr.com/photos/sebilden/3429805384/
- #5 Devel::NYTProf, un profiler para Perl desarrollado inicialmente para trabajar en el NYTimes (de ahí el nombre) y liberado; actualmente disponible en CPAN; es la mejor herramienta y más detallada que hay ahora mismo en Perl, produciendo una salida en HTML.
- #6 Imagen CC obtenida de http://www.flickr.com/photos/rbanks/2292915/
- #7 En el repositorio se pueden ver como diferentes versiones del mismo programa todos los programas que se han usado en la serie, usando la herramienta de diferencia entre programas que da Launchpad.
- #9 No es la única mejora, se probaron también otros algoritmos como mergesort, y otros que no tuvieron tanto éxito. El comportamiento de los lenguajes de programación
- #12 Imagen obtenida de http://www.flickr.com/photos/viagallery/2292639593/ con licencia CC