Metaheurísticas poblacionales aplicadas a la resolución de problemas complejos

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 “Part...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lanzarini, Laura Cristina, López, Javier
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2009
Materias:	Ciencias Informáticas Intelligent agents Optimización Multi-objetivo Optimización por cúmulo de partículas Scheduling
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19683
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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Metaheurísticas poblacionales aplicadas a la resolución de problemas complejos

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