Algoritmo Genético Bayesiano — Optimización evolutiva guiada por modelo probabilístico
Un Algoritmo Genético Bayesiano (BGA, por sus siglas en inglés) reemplaza los operadores tradicionales de cruce y mutación con una red bayesiana probabilística aprendida de individuos seleccionados de alta aptitud. En cada generación, el algoritmo construye un modelo gráfico de la estructura de soluciones prometedoras, luego muestrea nuevos descendientes de ese modelo, permitiendo que la búsqueda capture y explote dependencias de variables que los GAs estándar no detectan.
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Fuentes
- Pelikan, M., Goldberg, D. E., & Cantu-Paz, E. (1999). BOA: The Bayesian optimization algorithm. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-1999), pp. 525–532. Morgan Kaufmann. link ↗
- Larranaga, P., & Lozano, J. A. (Eds.) (2002). Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation. Kluwer Academic Publishers, Boston. ISBN: 9781461352747
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Genetic Algorithm — Probabilistic model-guided evolutionary optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/bayesian-genetic-algorithm
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- Optimización BayesianaOptimización↔ compare
- Algoritmo GenéticoOptimización↔ compare
- Optimización por Enjambre de Partículas (PSO)Optimización↔ compare
- Algoritmo Genético EstocásticoSimulación↔ compare
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