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Este articulo describe el uso de algoritmos geneticos (AG) y simulated annealing (SA) en la busqueda de configuraciones optimas de redes neurales artificiales, dentro de una arquitectura software, TSAGANN. El estudio comparativo ha sido realizado con benchmarks consolidados y es ilustrado en detalle. El analisis estadistico de los resultados indica que SA es tan eficiente como AG para este tipo de problemas, permitiendo incluso realizar exploraciones en el espacio del problema con un menor numero de evaluaciones de las usadas por el AG para obtener resultados comparables.

Search of optimal neural net structures using genetic algorithms and simulated annealing. Verify with the benchmark PROBEN1.