• algoritmos
  • Los algoritmos genéticos (AG) funcionan entre el conjunto de soluciones de un problema llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de una población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. (wikipedia.org)
  • Los algoritmos genéticos son de probada eficacia en caso de querer calcular funciones no derivables (o de derivación muy compleja) aunque su uso es posible con cualquier función. (wikipedia.org)
  • Otro problema sobre el planteamiento de algoritmos deterministas es que a veces no es «deseable» que los resultados sean completamente predecibles. (wikipedia.org)
  • Los algoritmos de cache ajeno se contrastan con bloques explícitos, como en la optimización de ciclo anidado, que separa de forma explícita un problema en bloques que están óptimamente dimensionados para una cache dada. (wikipedia.org)
  • Los algoritmos de cache ajeno óptimos son conocidos por el algoritmo Cooley-Tukey FFT, la multiplicación de matrices, el ordenamiento, la transposición de matrices, y otros problemas. (wikipedia.org)
  • Un algoritmo híbrido es uno que combina dos o más algoritmos que solucionan el mismo problema, ya sea escogiendo uno (a merced de los datos), o cambiando entre ellos sobre el curso del algoritmo. (wikipedia.org)
  • Esto es útil para la eficiencia cuando el algoritmo usualmente encuentra el caso de base muchas veces, en muchos algoritmos de árboles pasa esto, pero por otro lado es escasamente considerado, en particular por académicos, debido a la complejidad añadida. (wikipedia.org)
  • existen
  • Por ejemplo existen casos en la vida real para los cuales recrear una simulación de la solución propuesta por una iteración puede tardar muchos días y consumir gran cantidad de procesamiento y recursos asociados. (wikipedia.org)
  • soluciones
  • En general, el pseudocódigo consiste de los siguientes pasos: Inicialización: Se genera aleatoriamente la población inicial, que está constituida por un conjunto de cromosomas los cuales representan las posibles soluciones del problema. (wikipedia.org)
  • En caso de no hacerlo aleatoriamente, es importante garantizar que dentro de la población inicial, se tenga la diversidad estructural de estas soluciones para tener una representación de la mayor parte de la población posible o al menos evitar la convergencia prematura. (wikipedia.org)
  • este tipo de problemas puede resolverse rápidamente empleando de forma masiva y paralela una máquina de Turing no determinista, pero no se ha encontrado aún un algoritmo eficiente para esta tarea, tan solo soluciones aproximadas para casos especiales. (wikipedia.org)
  • reemplazo
  • Este modelo es mucho más fácil de analizar que las características de un verdadero cache (que tienen asociatividad complicada, políticas de reemplazo, etcétera), pero en muchos casos es demostrable que dentro tienen un factor constante de rendimiento de una memoria cache más realista. (wikipedia.org)
  • datos
  • En este caso, un algoritmo es usado para el aprovechamiento global (en datos grandes), pero en lo profundo de la recursión, se cambia y se usa un algoritmo diferente, el cual es más eficiente para entradas pequeñas. (wikipedia.org)
  • solo
  • Este método es ineficiente para seleccionar un único elemento, pero es eficiente cuando se realizan múltiples selecciones del vector, en este caso solo es necesario una ordenación costosa inicial, seguida por muchas operaciones poco costosas de selección - O(1) para un vector, aunque la selección es O(n) en una lista, incluso si está ordenada, debido a la falta de acceso aleatorio. (wikipedia.org)