X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22282 2026-11-15T16:53:50Z 2026-11-15T16:53:50Z Rueda, Sonia Vivian García, Alejandro Javier Simari, Guillermo Ricardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22567 2018-12-17T20:05:26Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación El comportamiento de un agente social colaborativo es diferente al de un agente aislado porque debe considerar las metas, el conocimiento y las habilidades de los miembros de la comunidad en la que participa. En este trabajo adoptamos genéricamente el modelo BDI y analizamos dos alternativas diferentes para la representación del conocimiento compartido por los agentes del sistema. Presentamos un protocolo de negociación explorando algunas de las formas de interacción posibles entre agentes autónomos, racionales y colaborativos. Se propone luego un repertorio de primitivas de negociación que permiten que cada agente muestre su actitud frente a la negociación y eventualmente influya en los planes e intenciones de su interlocutor. Por último mostramos algunos ejemplos que permiten ilustrar cómo mejoran las oportunidades de colaboración, cuando el conocimiento compartido se distribuye entre pares de agentes.

2004-01-01T00:00:00Z El comportamiento de un agente social colaborativo es diferente al de un agente aislado porque debe considerar las metas, el conocimiento y las habilidades de los miembros de la comunidad en la que participa. En este trabajo adoptamos genéricamente el modelo BDI y analizamos dos alternativas diferentes para la representación del conocimiento compartido por los agentes del sistema. Presentamos un protocolo de negociación explorando algunas de las formas de interacción posibles entre agentes autónomos, racionales y colaborativos. Se propone luego un repertorio de primitivas de negociación que permiten que cada agente muestre su actitud frente a la negociación y eventualmente influya en los planes e intenciones de su interlocutor. Por último mostramos algunos ejemplos que permiten ilustrar cómo mejoran las oportunidades de colaboración, cuando el conocimiento compartido se distribuye entre pares de agentes. Marchetti, Tulio José García, Alejandro Javier http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22566 2018-12-18T04:03:58Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Este trabajo presenta y compara algunas metodologías de desarrollo de sistemas multiagente, y tiene como objetivo extraer cuales son los principios básicos que deberían contemplarse al desarrollar una plataforma o una metodología para este tipo de sistemas. Para esto, se consideraron tres de las metodologías de desarrollo mas prometedoras de la literatura: GAIA, MaSE y PASSI. Como las publicaciones que describen a las metodologías consideradas no utilizan un ejemplo común para mostrar sus características, se definió un ejemplo propio de un sistema multi-agente, a fin de realizar el análisis y la comparación de las mismas. De esta manera, el mismo ejemplo es utilizado a fin de mostrar como se realizaría el diseño y la implementación de un sistema para cada una de las metodologías.

2004-01-01T00:00:00Z Este trabajo presenta y compara algunas metodologías de desarrollo de sistemas multiagente, y tiene como objetivo extraer cuales son los principios básicos que deberían contemplarse al desarrollar una plataforma o una metodología para este tipo de sistemas. Para esto, se consideraron tres de las metodologías de desarrollo mas prometedoras de la literatura: GAIA, MaSE y PASSI. Como las publicaciones que describen a las metodologías consideradas no utilizan un ejemplo común para mostrar sus características, se definió un ejemplo propio de un sistema multi-agente, a fin de realizar el análisis y la comparación de las mismas. De esta manera, el mismo ejemplo es utilizado a fin de mostrar como se realizaría el diseño y la implementación de un sistema para cada una de las metodologías. Cecchi, Laura Simari, Guillermo Ricardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22565 2018-12-18T04:03:54Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación En los últimos años, las teorías de juegos y de diálogos para la argumentación han recibido gran interés en varios campos de la Inteligencia Artificial, por sus aplicaciones en los sistemas multiagentes y en los sistemas legales, entre otras. Una herramienta de representación de conocimiento cuyo sistema de razonamiento está basado en la argumentación es la Programación en Lógica Rebatible Básica. Si bien, la escuela de la argumentación rebatible ha desestimado tradicionalmente los enfoques semánticos declarativos, en los últimos a~nos, la semántica operacional ha sido estudiada desde un punto de vista declarativo, con el objeto de determinar el significado preciso de un programa lógico sin recurrir al control. El propósito de este trabajo es presentar la semántica declarativa desarrollada GS para el sistema de razonamiento no monótono de la Programación en Lógica Rebatible, junto con los resultados de sensatez y completitud. Dicha semántica vincula dos teorías con fundamentos matemáticos rigurosos: la teoría de juegos y la teoría de modelos. GS refleja las relaciones sintácticas entre los argumentos de un modo natural, por la similitud existente entre un árbol dialéctico y un juego de dos participantes.

2004-01-01T00:00:00Z En los últimos años, las teorías de juegos y de diálogos para la argumentación han recibido gran interés en varios campos de la Inteligencia Artificial, por sus aplicaciones en los sistemas multiagentes y en los sistemas legales, entre otras. Una herramienta de representación de conocimiento cuyo sistema de razonamiento está basado en la argumentación es la Programación en Lógica Rebatible Básica. Si bien, la escuela de la argumentación rebatible ha desestimado tradicionalmente los enfoques semánticos declarativos, en los últimos a~nos, la semántica operacional ha sido estudiada desde un punto de vista declarativo, con el objeto de determinar el significado preciso de un programa lógico sin recurrir al control. El propósito de este trabajo es presentar la semántica declarativa desarrollada GS para el sistema de razonamiento no monótono de la Programación en Lógica Rebatible, junto con los resultados de sensatez y completitud. Dicha semántica vincula dos teorías con fundamentos matemáticos rigurosos: la teoría de juegos y la teoría de modelos. GS refleja las relaciones sintácticas entre los argumentos de un modo natural, por la similitud existente entre un árbol dialéctico y un juego de dos participantes. Asteasuain, Fernando Estévez, Elsa Clara Fillottrani, Pablo Rubén Contreras, Bernardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22564 2018-12-18T04:03:49Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación There are some concepts, such as synchronization, error checking, distribution, security, and others, that are dissimilar from the basic functionality of a system, and they are not correct encapsulated when using traditional programming methodologies. Thus, the code corresponding to these concepts result disseminated through the complete system, and therefore the overall software quality decreased. Aspect Oriented Programming (AOP) provides solutions for code scattering promoting the separation of these concepts through mechanisms that allow an adequate abstraction and composition of them, to finally integrate the complete system. The unit that aggregates the entire semantic of each of these concepts is defined as aspect. The explicit disunion of these concepts enables a more reliable management of software complexity, and a final product of better quality. The key principles applied are modularity, and separation of concerns. During the fist stages, the research related with AOP was focused at the implementation or codification level. In this paper, we present different approaches to include aspects during the design phase. These approaches propose different extensions to UML. We include examples to illustrate them, and we define evaluation criterias to compare them.

2004-01-01T00:00:00Z There are some concepts, such as synchronization, error checking, distribution, security, and others, that are dissimilar from the basic functionality of a system, and they are not correct encapsulated when using traditional programming methodologies. Thus, the code corresponding to these concepts result disseminated through the complete system, and therefore the overall software quality decreased. Aspect Oriented Programming (AOP) provides solutions for code scattering promoting the separation of these concepts through mechanisms that allow an adequate abstraction and composition of them, to finally integrate the complete system. The unit that aggregates the entire semantic of each of these concepts is defined as aspect. The explicit disunion of these concepts enables a more reliable management of software complexity, and a final product of better quality. The key principles applied are modularity, and separation of concerns. During the fist stages, the research related with AOP was focused at the implementation or codification level. In this paper, we present different approaches to include aspects during the design phase. These approaches propose different extensions to UML. We include examples to illustrate them, and we define evaluation criterias to compare them. Falappa, Marcelo Alejandro http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22563 2018-12-17T20:05:23Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación En este trabajo se presenta una optimización a los algoritmos de descomposición para obtener tercera forma normal y forma normal de Boyce-Codd [Date, 2001, Lewis et al., 2002, Maier, 1983, Silberschatz et al., 1999, Ullman, 1989]. Esta op- timización consiste en unir aquellos diferentes subesquemas obtenidos por los al- goritmos de descomposición tradicionales, obteniendo menos subesquemas, y por ende, probablemente menos reiteración de atributos. Esta optimización tiene la característica de preservar las propiedades de preservación de dependencias (en 3FN) y join sin pérdida (lossless join) a un bajo costo computacional ya que debe tomar los diferentes subesquemas compuestos por unos pocos atributos.

2004-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta una optimización a los algoritmos de descomposición para obtener tercera forma normal y forma normal de Boyce-Codd [Date, 2001, Lewis et al., 2002, Maier, 1983, Silberschatz et al., 1999, Ullman, 1989]. Esta op- timización consiste en unir aquellos diferentes subesquemas obtenidos por los al- goritmos de descomposición tradicionales, obteniendo menos subesquemas, y por ende, probablemente menos reiteración de atributos. Esta optimización tiene la característica de preservar las propiedades de preservación de dependencias (en 3FN) y join sin pérdida (lossless join) a un bajo costo computacional ya que debe tomar los diferentes subesquemas compuestos por unos pocos atributos. Torres-Rojas, Francisco J. Meneses, Esteban http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22562 2018-12-18T04:03:48Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Ordering and timeliness are two different aspects of consis- tency of shared objects in distributed systems. Timed consistency [12] is an approach that considers simultaneously these two elements according to the needs of the system. Hence, most of well known consistency proto- cols are candidates to be unified under the Timed consistency approach, just by changing some of the time or order parameters.

2004-01-01T00:00:00Z Ordering and timeliness are two different aspects of consis- tency of shared objects in distributed systems. Timed consistency [12] is an approach that considers simultaneously these two elements according to the needs of the system. Hence, most of well known consistency proto- cols are candidates to be unified under the Timed consistency approach, just by changing some of the time or order parameters. Christ, Rafael E. R. Bassani, T. Nievola, Julio César Junior, Carlos N. Silla http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22561 2018-12-17T20:05:21Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación The volume of documents available electronically is growing fast, so it becomes difficult to access and select desired information in a fast and efficient way. In this context the automatic summarization task assumes a very imperative role; therefore one seeks to reduce the size of a document, preserving to the maximum its informative content. In this paper, it’s applied a model which uses sentence clusters from an ART2 neural network to generate extractive summaries. Different models can be developed from distinct area documents. Hence, the aim of this work is to evaluate the performance of those models when they summarize documents from correlated or non correlated areas. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z The volume of documents available electronically is growing fast, so it becomes difficult to access and select desired information in a fast and efficient way. In this context the automatic summarization task assumes a very imperative role; therefore one seeks to reduce the size of a document, preserving to the maximum its informative content. In this paper, it’s applied a model which uses sentence clusters from an ART2 neural network to generate extractive summaries. Different models can be developed from distinct area documents. Hence, the aim of this work is to evaluate the performance of those models when they summarize documents from correlated or non correlated areas. Ezzatti, Pablo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22560 2018-12-18T04:03:45Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación El trabajo presenta una versión paralela mediante estrategias de multi-threads, del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II. Se muestran los detalles de diseño e implementación de la versión paralela, en la que se define una estructura de vecindad la cual estipula la interacción entre las distintas sub-poblaciones. Se analiza la calidad de resultados y la eficiencia computacional, comparando con los resultados y tiempos de ejecución de la versión secuencial del algoritmo NSGA-II sobre un conjunto de problemas de prueba estándar. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z El trabajo presenta una versión paralela mediante estrategias de multi-threads, del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II. Se muestran los detalles de diseño e implementación de la versión paralela, en la que se define una estructura de vecindad la cual estipula la interacción entre las distintas sub-poblaciones. Se analiza la calidad de resultados y la eficiencia computacional, comparando con los resultados y tiempos de ejecución de la versión secuencial del algoritmo NSGA-II sobre un conjunto de problemas de prueba estándar. Olivera, Alfredo Nesmachnow, Sergio http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22559 2018-12-17T20:05:18Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación This article introduces a new version of the Multiple Machine Scheduling Problem: the Scheduling Problem with Time Windows and Minimal Overlap (SPTWMO). Given a set of nonpreemptive jobs with time windows and a number of identical machines, the problem consists on finding a starting time for each job which satisfies time window constraints while minimizing a measure of resource infeasibility (the Total Overlap). The problem is NP-Complete even in the case when only one machine is considered. We present a simple genetic algorithm applied to the SPTWMO, reporting efficient numerical results according to lower bounds obtained solving the preemptive version of the problem. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z This article introduces a new version of the Multiple Machine Scheduling Problem: the Scheduling Problem with Time Windows and Minimal Overlap (SPTWMO). Given a set of nonpreemptive jobs with time windows and a number of identical machines, the problem consists on finding a starting time for each job which satisfies time window constraints while minimizing a measure of resource infeasibility (the Total Overlap). The problem is NP-Complete even in the case when only one machine is considered. We present a simple genetic algorithm applied to the SPTWMO, reporting efficient numerical results according to lower bounds obtained solving the preemptive version of the problem. Villasanti, Carolina Von Lücken, Christian Barán, Benjamín http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22558 2018-12-17T20:05:15Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación El problema de la planificación de la operación a corto plazo en la generación de energía eléctrica consiste en determinar un programa de producción de energía eléctrica para el día siguiente, discretizado en intervalos horarios. Esto se conoce como el problema de despacho de unidades generadoras. Este trabajo plantea la optimización del despacho de unidades generadoras como un problema multiobjetivo. Los objetivos considerados son: minimizar el caudal turbinado y minimizar el número de arranques y paradas de las unidades generadoras. Para su resolución se propone por primera vez la utilización de Algoritmos Evolutivos para Optimización Multiobjetivo (Multiobjetive Evolutionary Algorithm - MOEA) en combinación con un algoritmo heuristico para el manejo de restricciones operativas de las unidades generadoras. Utilizando las características técnicas de una de las centrales hidroeléctricas del Paraguay, dos MOEAs fueron implementados: el SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm) y el NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm II). Los resultados utilizando estos dos algoritmos se comparan con lo realmente implementado en dicha hidroeléctrica. Para el problema de despacho de unidades generadoras, los MOEAs encontraron varias soluciones Pareto, proveyendo al tomador de decisiones de una rica gama de soluciones de compromiso. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z El problema de la planificación de la operación a corto plazo en la generación de energía eléctrica consiste en determinar un programa de producción de energía eléctrica para el día siguiente, discretizado en intervalos horarios. Esto se conoce como el problema de despacho de unidades generadoras. Este trabajo plantea la optimización del despacho de unidades generadoras como un problema multiobjetivo. Los objetivos considerados son: minimizar el caudal turbinado y minimizar el número de arranques y paradas de las unidades generadoras. Para su resolución se propone por primera vez la utilización de Algoritmos Evolutivos para Optimización Multiobjetivo (Multiobjetive Evolutionary Algorithm - MOEA) en combinación con un algoritmo heuristico para el manejo de restricciones operativas de las unidades generadoras. Utilizando las características técnicas de una de las centrales hidroeléctricas del Paraguay, dos MOEAs fueron implementados: el SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm) y el NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm II). Los resultados utilizando estos dos algoritmos se comparan con lo realmente implementado en dicha hidroeléctrica. Para el problema de despacho de unidades generadoras, los MOEAs encontraron varias soluciones Pareto, proveyendo al tomador de decisiones de una rica gama de soluciones de compromiso. Aguirre, Nazareno Matías Oviedo, Juan http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22557 2018-12-17T20:05:12Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación In this paper we present an attempt to represent Eiffel programs as B specifications. Our purpose is to use the B method as an environment for the verification of the correctness of Eiffel programs. We study the difficulties associated with the representation of object oriented features (inherent to Eiffel programs) in the non object oriented B language. We use an extension to B in order to represent dynamic creation and deletion of objects, and show how object interaction can be achieved by borrowing some ideas from software architectures. The paper is centred on a simple and well known case study, the tra- ditional object oriented implementation of generic lists. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z In this paper we present an attempt to represent Eiffel programs as B specifications. Our purpose is to use the B method as an environment for the verification of the correctness of Eiffel programs. We study the difficulties associated with the representation of object oriented features (inherent to Eiffel programs) in the non object oriented B language. We use an extension to B in order to represent dynamic creation and deletion of objects, and show how object interaction can be achieved by borrowing some ideas from software architectures. The paper is centred on a simple and well known case study, the tra- ditional object oriented implementation of generic lists. Alba Torres, Enrique Leguizamón, Guillermo Ordoñez, Guillermo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22556 2018-12-18T04:03:40Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Ant Colony Optimization algorithms are intrinsically distributed algorithms where independent agents are in charge of building solutions. Stigmergy or indirect communication is the way in which each agent learns from the experience of the whole colony. However, explicit communication and parallel models of ACO can be implemented directly on different parallel platforms. We do so, and apply the resulting algorithms to the Minimum Tardy Task Problem (MTTP), a scheduling problem that has been faced with other metaheuristics, e.g., evolutionary algorithms and canonical ant algorithms. The aim of this article is twofold. First, it shows a new instance generator for MTTP to deal with the concept of “problem class”; second, it reports some preliminary results of the implementation of two type of parallel ACO algorithms for solving novel and larger instances of MTTP. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z Ant Colony Optimization algorithms are intrinsically distributed algorithms where independent agents are in charge of building solutions. Stigmergy or indirect communication is the way in which each agent learns from the experience of the whole colony. However, explicit communication and parallel models of ACO can be implemented directly on different parallel platforms. We do so, and apply the resulting algorithms to the Minimum Tardy Task Problem (MTTP), a scheduling problem that has been faced with other metaheuristics, e.g., evolutionary algorithms and canonical ant algorithms. The aim of this article is twofold. First, it shows a new instance generator for MTTP to deal with the concept of “problem class”; second, it reports some preliminary results of the implementation of two type of parallel ACO algorithms for solving novel and larger instances of MTTP. Taranilla, María Teresa Leguizamón, Mario Guillermo Gagliardi, Edilma Olinda Hernández Peñalver, Gregorio http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22555 2018-12-17T20:05:07Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Dados dos conjuntos P y Q Ì R2 la suma de Minkowski de P y Q, denotada por P Å Q se define como P Å Q = {p + q : p Î P, q ÎQ } donde p+q es el vector suma de los vectores p y q. El problema que nos planteamos es el problema inverso al resuelto por la suma de Minkowski. Dado un polígono S, ¿existen polígonos P y Q tales que S es la suma de Minkowski de P y Q, es decir, S = P Å Q? Este problema se puede resolver con un algoritmo de complejidad exponencial. Debido a la complejidad inherente de este problema, se propone un enfoque evolutivo para su resolución. La propuesta incluye la definición del problema en términos de una función objetivo, el diseño e implementación de un algoritmo genético y su aplicación a un conjunto de instancias del problema. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z Dados dos conjuntos P y Q Ì R2 la suma de Minkowski de P y Q, denotada por P Å Q se define como P Å Q = {p + q : p Î P, q ÎQ } donde p+q es el vector suma de los vectores p y q. El problema que nos planteamos es el problema inverso al resuelto por la suma de Minkowski. Dado un polígono S, ¿existen polígonos P y Q tales que S es la suma de Minkowski de P y Q, es decir, S = P Å Q? Este problema se puede resolver con un algoritmo de complejidad exponencial. Debido a la complejidad inherente de este problema, se propone un enfoque evolutivo para su resolución. La propuesta incluye la definición del problema en términos de una función objetivo, el diseño e implementación de un algoritmo genético y su aplicación a un conjunto de instancias del problema. Ferretti, Edgardo Esquivel, Susana Cecilia Gallard, Raúl Hector http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22554 2018-12-18T04:03:36Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Parallel machine scheduling, involves the allocation of jobs to the system resources (a bank of machines in parallel). A basic model consisting of m machines and n jobs is the foundation of more complex models. Here, jobs are allocated according to resource availability following some allocation rule. In the specialised literature, minimisation of the makespan has been extensively approached and benchmarks can be easily found. This is not the case for other important objectives such as the maximum tardiness and the number of tardy jobs. These problems are NP-hard for 2 ≤ m ≤ n, and conventional heuristics and evolutionary algorithms (EAs) have been developed to provide acceptable schedules as solutions. To solve the unrestricted identical parallel machine scheduling problems, this paper proposes MCMP-SRI and MCMP-SRSI, which are two multirecombination schemes that combine studs, random and seed immigrants. Evidence of the improved behaviour of the EAs when inserting problem-specific knowledge is provided. Experiments and results are discussed. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z Parallel machine scheduling, involves the allocation of jobs to the system resources (a bank of machines in parallel). A basic model consisting of m machines and n jobs is the foundation of more complex models. Here, jobs are allocated according to resource availability following some allocation rule. In the specialised literature, minimisation of the makespan has been extensively approached and benchmarks can be easily found. This is not the case for other important objectives such as the maximum tardiness and the number of tardy jobs. These problems are NP-hard for 2 ≤ m ≤ n, and conventional heuristics and evolutionary algorithms (EAs) have been developed to provide acceptable schedules as solutions. To solve the unrestricted identical parallel machine scheduling problems, this paper proposes MCMP-SRI and MCMP-SRSI, which are two multirecombination schemes that combine studs, random and seed immigrants. Evidence of the improved behaviour of the EAs when inserting problem-specific knowledge is provided. Experiments and results are discussed. Alfonso, Hugo Alba Torres, Enrique http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22553 2018-12-17T20:05:04Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico. Alfonso, Hugo Minetti, Gabriela F. Salto, Carolina http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22552 2018-12-17T20:04:59Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z En la actualidad los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Distintos avances sobre los AEs incluyen técnicas para prevenir el incesto y nuevos métodos de multirecombinación. Algunos de los métodos de multirecombinación permiten múltiples crossovers sobre una pareja seleccionada para la cruza, y otros los aplican sobre un conjunto de más de dos padres. La inclusión del paralelismo y la distribución en el diseño de los AEs ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Esto permite disponer de una mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. El presente trabajo muestra cómo estas tendencias pueden resolver un problema de optimización complejo, en este caso el 3-SAT, de forma más eficiente y eficaz. Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Calvo, Rafael A. García Adeva, Juan José Cerviño Beresi, U. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22551 2018-12-17T20:04:57Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación We apply machine learning techniques to the automatic classification of news articles from the local newspaper La Capital of Rosario, Argentina. The corpus (LCC) is an archive of approximately 75,000 manually categorized articles in Spanish published in 1991. We benchmark on LCC three widely used supervised learning methods: k-Nearest Neighbors, Na¨ ve Bayes and Arti ficial Neural Networks, illustrating the corpus properties. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z We apply machine learning techniques to the automatic classification of news articles from the local newspaper La Capital of Rosario, Argentina. The corpus (LCC) is an archive of approximately 75,000 manually categorized articles in Spanish published in 1991. We benchmark on LCC three widely used supervised learning methods: k-Nearest Neighbors, Na¨ ve Bayes and Arti ficial Neural Networks, illustrating the corpus properties. Talavera, Francisco Prieto, Joel Crichigno, Jorge Barán, Benjamín http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22550 2018-12-18T04:03:33Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación En problemas de optimización multi-objetivo, se plantean dos o más funciones objetivo que se optimizarán al mismo tiempo, buscando el conjunto de las mejores soluciones de compromiso, o conjunto Pareto. Este es el caso de la ingeniería de tráfico multicast, que pretende optimizar costo y retardo entre otras posibles métricas. Como han sido publicados numerosos Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos o MOEAs, no queda aún claro cual es el que presenta mejor desempeño para el problema considerado. Por esta razón, en este trabajo hacemos una comparación experimental entre 5 alternativas: NSGA, NSGA2, SPEA, SPEA2 y cNSGA2, con el fin de determinar cual es la más apropiada para resolver problemas de enrutamiento multicast. Resultados experimentales demuestran que algoritmos como el SPEA y SPEA2 logran un excelente desempeño en este tipo de problemas. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z En problemas de optimización multi-objetivo, se plantean dos o más funciones objetivo que se optimizarán al mismo tiempo, buscando el conjunto de las mejores soluciones de compromiso, o conjunto Pareto. Este es el caso de la ingeniería de tráfico multicast, que pretende optimizar costo y retardo entre otras posibles métricas. Como han sido publicados numerosos Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos o MOEAs, no queda aún claro cual es el que presenta mejor desempeño para el problema considerado. Por esta razón, en este trabajo hacemos una comparación experimental entre 5 alternativas: NSGA, NSGA2, SPEA, SPEA2 y cNSGA2, con el fin de determinar cual es la más apropiada para resolver problemas de enrutamiento multicast. Resultados experimentales demuestran que algoritmos como el SPEA y SPEA2 logran un excelente desempeño en este tipo de problemas. Gardel Sotomayor, Pedro Esteban Barán, Benjamín Gómez, Osvaldo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22549 2018-12-17T20:04:53Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el problema del cajero viajante (Traveling Salesman Problem o TSP). El presente artículo analiza el desempeño del Ómicron ACO (OA), una nueva alternativa de algoritmo ACO, comparándolo con el MAX-MIN Ant System (MMAS), uno de los ACO más reconocidos, en la resolución de dos instancias del TSP de 100 y 442 ciudades respectivamente. Con el objeto de realizar una comparación completa, se incluye un optimizador local (Local Search) como acelerador de convergencia, verificándose experimentalmente ciertas ventajas del OA sobre el más tradicional MMAS. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z La optimización por Colonia de Hormigas (Ant Colony Optimization o ACO) es una metaheurística inspirada por el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas. Esta metaheurística ha sido exitosamente empleada en la resolución de difíciles problemas de optimización combinatoria como el problema del cajero viajante (Traveling Salesman Problem o TSP). El presente artículo analiza el desempeño del Ómicron ACO (OA), una nueva alternativa de algoritmo ACO, comparándolo con el MAX-MIN Ant System (MMAS), uno de los ACO más reconocidos, en la resolución de dos instancias del TSP de 100 y 442 ciudades respectivamente. Con el objeto de realizar una comparación completa, se incluye un optimizador local (Local Search) como acelerador de convergencia, verificándose experimentalmente ciertas ventajas del OA sobre el más tradicional MMAS. Mayorano, F. Rubiales, A. Clausse, Alejandro Núñez, F. Herrero, V. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/22548 2018-12-17T20:04:49Z 2004-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Se presenta un simulador del crecimiento de fruta para soporte de decisiones comerciales y logísticas. El objetivo principal del simulador es estimar el tamaño que presentará la fruta en tiempo de cosecha, en base a pronósticos sobre muestreos estadísticos durante las etapas de crecimiento. Se desarrolló un modelo de procesos estocásticos, utilizando las correlaciones históricas entre el crecimiento de la fruta y la temperatura. Se incluye la implementación del simulador en peras y manzanas de la zona del valle de Río Negro. Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentes

2004-01-01T00:00:00Z Se presenta un simulador del crecimiento de fruta para soporte de decisiones comerciales y logísticas. El objetivo principal del simulador es estimar el tamaño que presentará la fruta en tiempo de cosecha, en base a pronósticos sobre muestreos estadísticos durante las etapas de crecimiento. Se desarrolló un modelo de procesos estocásticos, utilizando las correlaciones históricas entre el crecimiento de la fruta y la temperatura. Se incluye la implementación del simulador en peras y manzanas de la zona del valle de Río Negro.