Trabajo de Fin de Máster: Optimización Estadística con Algoritmos de Estimación de Distribución (EDAs)

Este repositorio contiene el código, documentación y recursos asociados a mi Trabajo de Fin de Máster realizado en el Máster en Data Science de la Universidad Politécnica de Madrid.

Descripción

El objetivo principal de este proyecto es explorar y aplicar Algoritmos de Estimación de Distribución (EDAs) para problemas de optimización estadística, con un enfoque especial en el algoritmo Iterative Proportional Fitting (IPF) y sus variantes. Se implementan diferentes EDAs para comparar su rendimiento en la optimización de problemas estadísticos, evaluando aspectos como:

• Ajuste de márgenes en tablas de contingencia.
• Comparativa entre métodos clásicos y basados en EDAs.
• Aplicación de algoritmos evolutivos para mejorar soluciones estadísticas.
• Análisis de la convergencia, precisión y eficiencia computacional.

Se ha usado la librería EDAspy para facilitar la implementación y experimentación con EDAs.

Contenido

• Código fuente con implementaciones propias y adaptaciones de algoritmos EDAs.
• Scripts para ejecutar experimentos y comparar métodos.
• Resultados y gráficos generados durante el análisis.
• Documentación técnica y explicativa.