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

Autores
Lanzarini, Laura Cristina; Hasperué, Waldo; Corbalán, Leonardo César; López, Javier; Estrebou, César Armando; Ronchetti, Franco; Maulini, Juan Andrés; Villa Monte, Augusto
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
redes neuronales
Algorithms
Robotics
algoritmos evolutivos
minería de datos
Neural nets
optimización mediante cúmulos de partículas
robótica evolutiva
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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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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