Técnicas de optimización : Aplicaciones en Minería de Datos y Robótica Evolutiva

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Técnicas de Optimización basadas en diferentes mecanismos de adaptación. La métrica para determinar la eficiencia y eficacia de los métodos propuestos es la optimización de funciones complejas. Interesa especialmente la reducción d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lanzarini, Laura Cristina, Hasperué, Waldo, Corbalán, Leonardo César, López, Javier, Estrebou, César Armando, Ronchetti, Franco, Maulini, Juan Andrés, Villa Monte, Augusto
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas redes neuronales Algorithms Robotics algoritmos evolutivos minería de datos Neural nets optimización mediante cúmulos de partículas robótica evolutiva
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18601
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Técnicas de Optimización basadas en diferentes mecanismos de adaptación. La métrica para determinar la eficiencia y eficacia de los métodos propuestos es la optimización de funciones complejas. Interesa especialmente la reducción del tiempo de convergencia con el objetivo de transferir los resultados obtenidos. En el área de Minería de Datos, se ha trabajado fuertemente en la adaptación de distintas metaheurísticas poblacionales con el objetivo de representar y obtener por adaptación, reglas de clasificación con antecedentes formados por atributos numéricos y nominales. Se ha trabajado con técnicas de optimización mono-objetivo utilizando poblaciones de tamaño variable. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en investigar diferentes estrategias evolutivas aplicables al control de robots autónomos en tiempo real dentro de un ambiente experimental permitiendo especificar distintos recorridos y objetivos así como la función a optimizar. Se busca obtener controladores neuronales adaptados por evolución. Esto implica un detallado análisis de los operadores genéticos involucrados y el estudio e investigación de técnicas de procesamiento paralelo que permitan obtener soluciones en períodos de tiempo acotados.
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