Hasta el medio día de hoy estuve buscando la razón del error (fitness negativos), y lo que estaba sucediendo era un índice en uno de los atributos de los Individuos que accedía a un espacio de memoria que no re correspondía, que afectaba al fitness del individuo anterior por eso el error era recursivo para todos y en cada generación.

Una vez solucionado procedimos a probarlo. Y no tamos que todos los individuos que se generaban violaban el 100% de Partículas Analíticas. Lo cual no ayuda en nada en la discriminación entre los individuos para decidir cual es el mejor de ellos.

Por lo que hemos pensado, que el fitness, hay que contabilizar también las veces que viola cada una de las Partículas.

Lo más probable es que la agreguemos como fracción dividiéndola para el máximo posible.

El cambio resultó muy bueno, y se ve una evolución en el fitness, pero sigue siendo del 100% de violaciones.

Tenemos otro inconveniente, hay porcentajes de variación que se alejaron del definido inicialmente (10%) , hay valores hasta del 50%.

Bueno, esto se debe a que estamos usando BLX_Alfa para el Cruce al generar nuevos individuos. Ademas lo estamos ejecutando con 5.000 generaciones.

Como podemos notar un poco antes de la generación 2.500 ya había convergido en la solución actual, pero en ningún momento bajó del 100%, únicamente mejoró el número total de violaciones a las restricciones.

El siguiente paso será hacer el proceso iterativo hasta encontrar una solución factible.

This entry was posted on miércoles, abril 7th, 2010 at 2:46 pm and is filed under G.A., Optimo-Robusto. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.