Metaheurísticas, búsqueda estocástica y cómputo eficiente en optimización aplicada

Autores
Tetzlaff, Tomás; Gaudiani, Adriana Angélica; Rojas Paredes, Andrés; Encinas, Diego; Fassio, Esteban; Trigila, Mariano; González, Rodrigo; Bertaccini, Daniel
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las metaheurísticas son técnicas de optimización y resolución de problemas computacionales que toman inicialmente una solución factible, la cual es luego mejorada usando procedimientos heurísticos conocidos, como recocido simulado, algoritmos genéticos, búsqueda tabú y redes neuronales. La búsqueda estocástica está presente en estos métodos y su importancia reside en ser una herramienta general de optimización cuyo estudio puede aportar mejoras para las metaheurísticas y desarrollar variantes de ellas. Este proyecto propone estudiar propiedades teóricas y prácticas de estas técnicas y su aplicación en los problemas en los que trabajan sus integrantes, brindando metodologías para incrementar la eficiencia de los algoritmos involucrados y la confiabilidad de los resultados que producen. Estas metodologías aprovechan los avances en los métodos y técnicas de la computación eficiente y del cómputo en paralelo para desarrollar los algoritmos necesarios para validar las nuevas propuestas mediante casos de experimentación. La implementación de los algoritmos que permiten realizar las experiencias requiere la utilización de técnicas de las ciencias de los datos, del cómputo de alto rendimiento y métodos del campo de la optimización.
Eje: Agentes y sistemas inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
metaheurísticas
técnicas de optimización
estimación de parámetros
soluciones factibles
Eficiencia
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/119950

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