Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos
- Autores
- Bilbao, Martín; Sánchez, F.; Ormachea, Daniel; Sloboda, Lidia; Pandolfi, Daniel; Villagra, Andrea; Lasso, Marta Graciela; Molina, Daniel; Leguizamón, Guillermo
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Heuristic methods
sistemas bioinspirados - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61506
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_e403d0d4ae9404510385227f59fce145 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61506 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretosBilbao, MartínSánchez, F.Ormachea, DanielSloboda, LidiaPandolfi, DanielVillagra, AndreaLasso, Marta GracielaMolina, DanielLeguizamón, GuillermoCiencias InformáticasHeuristic methodssistemas bioinspiradosLas Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2017-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf96-99http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61506spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:07:45Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61506Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:07:45.943SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
title |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
spellingShingle |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos Bilbao, Martín Ciencias Informáticas Heuristic methods sistemas bioinspirados |
title_short |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
title_full |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
title_fullStr |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
title_full_unstemmed |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
title_sort |
Librería de metaheurísticas para problemas de optimización continuos y discretos |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Bilbao, Martín Sánchez, F. Ormachea, Daniel Sloboda, Lidia Pandolfi, Daniel Villagra, Andrea Lasso, Marta Graciela Molina, Daniel Leguizamón, Guillermo |
author |
Bilbao, Martín |
author_facet |
Bilbao, Martín Sánchez, F. Ormachea, Daniel Sloboda, Lidia Pandolfi, Daniel Villagra, Andrea Lasso, Marta Graciela Molina, Daniel Leguizamón, Guillermo |
author_role |
author |
author2 |
Sánchez, F. Ormachea, Daniel Sloboda, Lidia Pandolfi, Daniel Villagra, Andrea Lasso, Marta Graciela Molina, Daniel Leguizamón, Guillermo |
author2_role |
author author author author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Heuristic methods sistemas bioinspirados |
topic |
Ciencias Informáticas Heuristic methods sistemas bioinspirados |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz. Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes. Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017-04 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61506 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61506 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 96-99 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844615949321240576 |
score |
13.070432 |