@inproceedings{elli_optimizacion_2014,
	title = {Optimización de {Constantes} {Numéricas} en {Regresión} {Simbólica} utilizando un {Framework} de {Tree}-{Based} {Genetic} {Programming}},
	copyright = {All rights reserved},
	abstract = {La programación genética (PG) es un conjunto de técnicas de computación evolutiva que permiten resolver problemas automáticamente y que están basadas en Algoritmos Genéticos (AG). La PG ha sido un método muy utilizado para encontrar y evolucionar nuevas e inesperadas maneras de resolver problemas, en particular problemas de Regresión Simbólica (RS). A pesar de esto, uno de los problemas de la PG es la falta de exploración y optimización de las constantes numéricas (o parámetros) dentro de la estructura de árbol con la que se representa un programa. Este trabajo se enfoca en investigar e implementar distintos métodos para la optimización de estas constantes que se encuentran en las terminales de los árboles, de manera de comparar las ventajas relativas de cada método. Los métodos implementados fueron validados con 7 problemas de benchmark.},
	booktitle = {Actas del 2° {Congreso} {Nacional} de {Ingeniería} {Informática}/{Sistemas} de {Información}},
	author = {Elli, Soledad and Jimenez, Victor A. and Will, Adrian and Rodriguez, Sebastian},
	month = nov,
	year = {2014},
	keywords = {Optimización de constantes numéricas, Programación Genética, Regresión Simbólica, Tree-Based Genetic Programming},
	pages = {114--124},
}