Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2012-08-14T16:47:48Z
dc.date.available 2012-08-14T16:47:48Z
dc.date.issued 2009
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19683
dc.description.abstract Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales para la resolución de problemas multi-objetivo. En particular, se selecciona la metaheurística conocida como Optimización por Cúmulo de Partículas (de aquí en más PSO por sus siglas en inglés de “Particle Swarm Optimization”), dado los buenos resultados alcanzados por la misma. En una primera instancia, la investigación se centra en la optimización de problemas con un solo objetivo, y se propone una nueva versión del algoritmo PSO. Se utiliza un conjunto estandarizado de funciones de prueba con el objeto de realizar una evaluación comparativa entre la versión propuesta y la versión original de la metaheurística. En una segunda instancia se expande el alcance de la investigación, abordando problemas con dos o más objetivos, sujeto a restricciones, y se espera proponer una variante inédita del algoritmo PSO. Se empleará un conjunto estandarizado de funciones de prueba multi-objetivo con el propósito de comparar el rendimiento de la versión propuesta con otros populares métodos de resolución representativos del estado del arte. Por último, se considera la utilización de los algoritmos desarrollados para resolver problemas del mundo real del tipo de planificación de actividades y asignación de recursos. es
dc.format.extent 98-102 es
dc.language es es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject Optimización Multi-objetivo es
dc.subject Optimización por cúmulo de partículas es
dc.subject Scheduling es
dc.title Metaheurísticas poblacionales aplicadas a la resolución de problemas complejos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.creator.person López, Javier es
sedici.description.note Eje: Agentes y Sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2009-05
sedici.relation.event XI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)