Algoritmos evolutivos distribuidos – líneas de investigación
- Autores
- Alfonso, Hugo; Minetti, Gabriela F.; Salto, Carolina
- Año de publicación
- 2005
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Algoritmos evolutivos distribuidos
investigación
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Algorithms
Líneas de investigación - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21151
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Algoritmos evolutivos distribuidos – líneas de investigaciónAlfonso, HugoMinetti, Gabriela F.Salto, CarolinaCiencias InformáticasAlgoritmos evolutivos distribuidosinvestigaciónARTIFICIAL INTELLIGENCEAlgorithmsLíneas de investigaciónLa búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2005-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf158-161http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21151spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-665-337-2info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:32Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21151Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:32.345SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos. Eje: Inteligencia artificial Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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La búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos. |
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