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dc.date.accessioned 2012-08-15T12:36:16Z
dc.date.available 2012-08-15T12:36:16Z
dc.date.issued 2009
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19705
dc.description.abstract En esta presentación se describen, en forma breve, algunas de las direcciones de investigación que en la actualidad se están desarrollando dentro de la línea ”Optimización Mono y Multiobjetivo” del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional (LIDIC). Uno de los objetivos de esta línea, es el estudio y desarrollo de metaheurísticas aptas para resolver problemas de optimización. En particular, el énfasis está puesto en las heurísticas de inteligencia computacional basadas en los paradigmas de inteligencia colectiva y biológicos, como ser Particle Swarm Optimization y Sistemas Inmunes Artificiales. es
dc.format.extent 163-167 es
dc.language es es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject optimización es
dc.subject heurísticas es
dc.subject funciones multi-objetivo es
dc.title Optimización de funciones mono-objetivo con y sin restricciones, y funciones multi-objetivo a través de heurísticas bio-inspiradas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Aragón, Victoria S. es
sedici.creator.person Cagnina, Leticia es
sedici.creator.person Esquivel, Susana Cecilia 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


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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)