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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 498898 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 498898

Título del libro: Gecco 2018 Companion - Proceedings Of The 2018 Genetic And Evolutionary Computation Conference Companion
Título del capítulo: GA and entropy objective function for solving sudoku puzzle

Autores UNAM:
KATYA RODRIGUEZ VAZQUEZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Benchmarking; Genetic algorithms; Algorithm for solving; Combinatorial problem; Competitive performance; Crossover operator; Entropy function; Fitness functions; Objective functions; Sudoku puzzles; Entropy

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Resumen:

In this paper, a genetic algorithm for solving Sudoku puzzles is presented. Objective function has been defined as maximization of an entropy function in order to get a solution of Sudoku by generating rows, columns and 3x3 sub-matrices containing each integer [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9] without duplication, for the case of 9x9 grid puzzle. A permutation and row-crossover operators are designed to this problem. The proposed algorithm is tested on different instances of Sudoku: easy and multimodal Sudoku. Simulation results show a competitive performance for these two instances of Sudoku. © 2018 Copyright is held by the owner/author(s).

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781450357647
Editorial:
Association for Computing Machinery, Inc

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1145/3205651.3208786