Sistemas inteligentes distribuidos para resolver problemas de optimización

Autores
Alfonso, Hugo; Bermúdez, Carlos; Fernandez, Natalia; Minetti, Gabriela F.; Salto, Carolina; Stark, Natalia
Año de publicación
2003
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquinas, redes y entornos como Internet. Los problemas de optimización más atacados son los de: asignación de recursos, balance en la línea de ensamblaje, planificación y programación (scheduling), corte y empaquetado de una o varias dimensiones (cutting/packing), etc. Y ellos cuentan con la particularidad de cubrir una importante cantidad de problemas ingenieriles y productivos en nuestra región, y su aplicación puede producir un favorable impacto económico. El objetivo principal de esta línea de investigación comprende el diseño y desarrollo de algoritmos en entornos distribuidos para la resolución de problemas de creciente dificultad (NP-duros), utilizando técnicas heurísticas y exactas tales como el recocido simulado, búsqueda tabú, búsqueda local y sus posibles hibridaciones, como así también diferentes técnicas relacionadas con los algoritmos evolutivos. De estos algoritmos se analizará la relación eficacia/eficiencia para obtener patrones del comportamiento de los mismos. La implementación en entornos distribuidos se realizará para que a través del paralelismo de las operaciones se puedan alcanzar soluciones de alta calidad rápidamente.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Sistemas Paralelos y Distribuidos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Optimización
Parallel
Distributed Systems
Métodos Exactos y Heurísticos
Computación 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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Acceder
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Eje: Inteligencia artificial
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description En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquinas, redes y entornos como Internet. Los problemas de optimización más atacados son los de: asignación de recursos, balance en la línea de ensamblaje, planificación y programación (scheduling), corte y empaquetado de una o varias dimensiones (cutting/packing), etc. Y ellos cuentan con la particularidad de cubrir una importante cantidad de problemas ingenieriles y productivos en nuestra región, y su aplicación puede producir un favorable impacto económico. El objetivo principal de esta línea de investigación comprende el diseño y desarrollo de algoritmos en entornos distribuidos para la resolución de problemas de creciente dificultad (NP-duros), utilizando técnicas heurísticas y exactas tales como el recocido simulado, búsqueda tabú, búsqueda local y sus posibles hibridaciones, como así también diferentes técnicas relacionadas con los algoritmos evolutivos. De estos algoritmos se analizará la relación eficacia/eficiencia para obtener patrones del comportamiento de los mismos. La implementación en entornos distribuidos se realizará para que a través del paralelismo de las operaciones se puedan alcanzar soluciones de alta calidad rápidamente.
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