Ordenación por reversiones de permutaciones sin signo usando un enfoque de algoritmos genéticos

Descripción del Articulo

Ordenación de permutaciones por reversiones es uno de los problemas más desafiantes relacionados con el análisis de la distancia evolutiva entre organismos. En el caso de permutaciones con signo, el problema puede ser resuelto en tiempo lineal, sin embargo en el caso de permutaciones sin signo el pr...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Soncco Álvarez, José Luis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2013
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:portugués
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/578
Enlace del recurso:http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/155375
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ordenación por reversiones
Re-ordenación de genomas
Algoritmos de aproximación
Algoritmos genéticos
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:Ordenación de permutaciones por reversiones es uno de los problemas más desafiantes relacionados con el análisis de la distancia evolutiva entre organismos. En el caso de permutaciones con signo, el problema puede ser resuelto en tiempo lineal, sin embargo en el caso de permutaciones sin signo el problema fue demostrado que es NP-Hard. En este trabajo se ha propuesto un algoritmo genético (AG) para resolver el problema de ordenación de permutaciones sin signo. Este enfoque está basado en el método propuesto por Auyeung y Abraham que usa soluciones exactas para el caso de permutaciones con signo para resolver la versión del problema sin signo. Además, fue propuesto un AG mejorado que usa una heurística de eliminación de puntos de quiebra antes de la primera generación. Diversos experimentos fueron realizados tomando como entrada permutaciones generadas aleatoriamente. Ya que muchos enfoques de AG usaron mecanismos de control imprecisos para validad la precisión de sus respuestas, fue necesario implementar y corregir el algoritmo de radio de aproximación 1.5 (Aprox 1.5) propuesto por Christie. Resultados de los experimentos mostraron que ambos AG’s dan respuestas que son mejores que aquellas dadas por métodos relacionados de la literatura, tanto como aquellas respuestas dadas por el algoritmo Aprox 1.5.
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