Generación automática inteligente de resúmenes de textos con técnicas de <i>soft computing</i>

Esta tesis se ha desarrollado siguiendo las líneas de investigación que el Instituto de Investigacion en Informática LIDI (III-LIDI, Argentina) y el grupo de investigación Soft Managemement of Internet and Learning (SMILe, España) llevan a cabo de manera colaborativa. Contó con el apoyo externo de los profesores doctores Cristina Puente (Universidad Pontificia Comillas), Aurelio F. Bariviera (Universidad Rovira i Virgili) y Alejandro Sobrino (Universidad de Santiago de Compostela). Fue presentada por Augusto Villa Monte, en el marco de su doctorado en cotutela, como requisito para obtener el grado de doctor en Ciencias Informáticas por la Universidad Nacional de La Plata (UNLP, Argentina) y doctor en Tecnologías Informáticas Avanzadas por la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM, España).Tesis doctoral realizada en co-tutela entre la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Castilla-La Mancha (España). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Directores de tesis: Laura Lanzarini (UNLP) y José Ángel Olivas Varela (UCLM). La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Método de reducción de incertidumbre basado en algoritmos evolutivos y paralelismo orientado a la predicción y prevención de desastres naturales

La presente tesis doctoral aborda la problemática de la incertidumbre existente en todo sistema de predicción, focalizando en el desarrollo de métodos de reducción de incertidumbre aplicados a la predicción de fenómenos naturales. Debido a que estos fenómenos suelen causar gran impacto en las comunidades, la flora y la fauna, el ecosistema, entre otros, los sistemas de predicción deben proporcionar respuesta en el menor tiempo posible. Por estos motivos, los métodos propuestos han sido desarrollados utilizando capacidades de alto rendimiento. El primer método desarrollado en esta tesis (ESS-IM), comenzó con el objetivo de lograr una mejora a una metodología previamente desarrollada denominada ESS (Sistema Estadístico Evolutivo). Específicamente se trabajó en el incremento del paralelismo de la metaheurística interna, incorporando una arquitectura basada en modelo de islas bajo un esquema de migración. Este desarrollo logró incrementar la capacidad de búsqueda de la metaheurística interna, impactando de forma directa en un incremento en la calidad de predicción del método. En la validación, ESS-IM fue aplicado en una serie de casos de quemas controladas e incendios forestales. Es importante destacar que, en forma conjunta, al desarrollo de la tesis, se llevaron a cabo diferentes investigaciones complementarias, tales como: estudios de sintonización de parámetros, desarrollo de un sistema de generación de mapas de incendios forestales a partir de imágenes satelitales, entre otros. Finalmente, en la última etapa de la tesis, se implementó una versión híbrida basada en metaheurísticas evolutivas bajo una estrategia colaborativa basada en islas. El método HESS-IM, se implementó de forma heterogénea (a nivel de hardware), logrando que los resultados obtenidos incrementen la calidad de predicción y eficiencia del método.Tesis doctoral de la Universidad Nacional de San Luis. Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Germán Bianchini. La tesis, presentada en el año 2020, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Búsqueda rápida de caminos en grafos de alta cardinalidad estáticos y dinámicos

Los grafos han sido empleados en la resolución de problemas complejos de distinta índole desde su aparición. Para ello, toda la información asociada al dominio debe ser representada mediante nodos y relaciones entre nodos (enlaces), y posteriormente aplicar diversas operaciones sobre el grafo creado. Entre todas ellas, la búsqueda de caminos es una de las más frecuentes y permite resolver problemas de distinta naturaleza. Debido a la frecuencia con la que se resuelven gran cantidad de problemas aplicando búsquedas de caminos, existen multitud de trabajos que han aportado al estado del arte algoritmos para realizar dicha tarea. Sin embargo, debido a la constante aparición de nuevos requisitos a tener en cuenta en los grafos sobre los que se realizan las búsquedas de caminos, siguen surgiendo nuevas propuestas impulsadas por la evolución de las necesidades, que añaden nuevos matices al problema. Entre estas nuevas características, merecen especial atención aquellas relacionadas con el continuo crecimiento de los grafos; el hecho de que tanto la estructura de los mismos como los costes asociados a los nodos y enlaces varían con el tiempo; y la aparición de nuevas topologías derivadas del tamaño de los grafos como es el caso de las Small-World Networks. Además, a todo esto hay que unir el que cada vez existen más limitaciones en lo que a tiempo de respuesta se refiere, pues hay gran cantidad de aplicaciones en tiempo real, o de tiempo limitado, convirtiéndose este parámetro en prioritario y situándose por encima de la obtención de los caminos con el coste óptimo. Después de hacer un estudio del estado del arte, se ha encontrado que no existen trabajos que busquen caminos de una manera rápida sobre grafos de alta cardinalidad (a partir de este momento grafos vastos por simplicidad) dinámicos con estructura genérica. Por este motivo, en este trabajo de tesis doctoral se plantea una propuesta que se apoya en los algoritmos basados en colonias de hormigas (ACO - Ant Colony Optimization) para cubrir este hueco, de manera que los objetivos del mismo se pueden resumir en: Tiempo de respuesta reducido, grafos vastos dinámicos, y topología genérica. El elegir este tipo de algoritmos como base para la propuesta, se debe a su demostrada capacidad de adaptación a entornos dinámicos así como a su eficacia a la hora de encontrar caminos entre nodos. Sin embargo, este tipo de algoritmos se ha aplicado a grafos de, como mucho, unos cuantos millares de nodos, pues en grafos mayores el comportamiento presentado no es correcto: las hormigas no encuentran el destino, o en caso de hacerlo, la calidad del camino obtenido se encuentra muy por debajo del valor óptimo. Para permitir su utilización en grafos mayores, hay propuestas que incorporan un preprocesado del grafo de manera que la búsqueda se realiza en fragmentos del grafo principal en lugar de en el grafo completo. El problema de este preprocesado es que hace que se pierda la adaptabilidad propia de este tipo de algoritmos, pues cada vez que se produce un cambio, la búsqueda debe detenerse y esperar a que se ejecute de nuevo todo el preprocesado. Con el fin de proponer un algoritmo capaz de alcanzar todos los objetivos analizados anteriormente, la propuesta presentada en este trabajo de tesis doctoral incorpora una ayuda a la búsqueda del camino que en ningún momento modifica la estructura del grafo y que está basada en la forma en la que los animales consiguen reducir el espacio de búsqueda para encontrar la comida empleando su sentido del olfato. Para ello, se ha incluido al algoritmo lo que se ha denominado Nodos Comida y Olor a Comida, pasando el algoritmo de ser ACO (Ant Colony Optimization) a ser SoSACO (Sense of Smell ACO). Junto a esta ayuda, se ha seleccionado un sistema gestor de base de datos para almacenar y gestionar toda la información con la que es necesario tratar debido a la cantidad de la misma, a la necesidad de permitir un acceso concurrente a ella, y a la potente gestión de la información que proporciona y que permite mejorar los tiempos de acceso. Además, el emplear un sistema gestor de base de datos va a permitir dividir el problema de la búsqueda de caminos en grandes grafos en dos, independizando la tarea de buscar un camino de la de manejar una cantidad de datos masiva, encargándose el sistema gestor de la segunda tarea y permitiendo que este trabajo se tenga que ocupar únicamente de encontrar un algoritmo de búsqueda adecuado a grandes grafos dinámicos. Con respecto a las fases sobre las que se apoya el algoritmo propuesto, se pueden resumir de la siguiente manera: Elección de los Nodos Comida: Se elegirán de entre los nodos del grafo basándose en la frecuencia con la que se utiliza el nodo como nodo extremo de un camino; en función de la distribución del grafo, permitiendo que el mismo quede divido en zonas; en función del grado del nodo; o en función de la frecuencia de tránsito del nodo. Una vez elegidos, podrán emplearse como puntos de encuentro de hormigas (en caso de que el nodo comida sea distinto al nodo destino), de manera que cuando una hormiga llegue a uno de ellos, si tiene como nodo destino el origen de otra hormiga que alcanzó dicha fuente de alimento con anterioridad, podrá obtener directamente el camino global uniendo ambos tramos. Olor a Comida: Este nuevo parámetro tendrá como función simular el olor que desprende cualquier fuente de alimento en la naturaleza creando un área alrededor de ella dentro de la cual se puede saber, mediante el empleo del olfato, donde se encuentra el alimento. Esta característica no tendrá nada que ver con la feromona, ya que, mientras que esta última es empleada por las hormigas para comunicarse entre ellas de manera indirecta, el olor solo será utilizado por las hormigas en su búsqueda a modo de ayuda. Dispersión de Olor Inicial: Se dispersará el olor de los Nodos Comida a los nodos en torno a ellos, de modo que el olor máximo se encontrará en los nodos comida, y a los nodos en torno a ellos se les asignará una cantidad que se verá reducida según el nodo esté más alejado de la fuente de olor. Además, se fijará un umbral a partir del cual ya no se asignará olor al nodo, limitando de esta manera el tamaño de las áreas con olor y siendo necesario encontrar un punto de equilibrio entre el número de nodos comida y el umbral. Dispersión de Olor Radial: Se realizará cuando un nodo comida sea empleado para ir del nodo inicio al destino. Esto trata de imitar el hecho de que cuando una hormiga real coge un trozo de comida, el mismo tiene un olor asociado que se dispersará por el camino empleado por la hormiga para transportarlo. Este hecho implicará que el tamaño inicial de las áreas de olor entorno a los nodos comida se verá extendido rápidamente, especialmente en nodos habitualmente transitados, gracias a las distintas búsquedas realizadas por las hormigas. El olor se dispersará disminuyendo su valor en función de la lejanía al nodo comida y la condición de parada será que el olor a asignar sea cero. Gracias a todo este proceso, la hormiga buscará su nodo destino utilizando el rastro de feromona creado por otras hormigas de manera probabilística, manteniendo su capacidad de adaptación a cambios gracias a este proceso aleatorio, y si durante la búsqueda se encuentra con algún rastro de olor, podrá utilizarlo para ir hasta el nodo comida (siguiendo el rastro creciente de olor) y, en caso de no ser el destino, emplearlo a modo de punto de encuentro. De lo explicado anteriormente se puede apreciar que la incorporación realizada al algoritmo no modifica la estructura del grafo ni cambia la manera de buscar habitual de las hormigas, por lo que si aparece un cambio que afecte a los olores y que implique tener que volver a realizar la dispersión, o borrar un área ya creada, las hormigas no se verán interrumpidas y podrán proseguir con su búsqueda mientras se realice aquello que sea necesario para restaurar los olores. Además, puesto que el encontrar el camino empleando el rastro de olor únicamente implica seguirlo en sentido creciente, la primera aproximación de camino encontrado será mostrada rápidamente, cumpliendo de esta manera el objetivo prioritario de la presente tesis: minimizar el tiempo de respuesta. Con el fin de cumplir con el resto de objetivos, y disminuir en mayor medida el tiempo empleado para la obtención de una primera respuesta, la propuesta fue evolucionando a través de una consecución de ciclos en los que se fueron fijando valores para determinados parámetros del algoritmo (gracias a la ejecución de una serie de experimentos llevados a cabo sobre grafos vastos), así como incorporando otros nuevos que permitiesen solucionar problemas detectados en ciclos anteriores e incluir las nuevas restricciones. Es decir, se siguió un método de desarrollo iterativo incremental. Respecto a los ciclos de evolución del algoritmo, se basaron en la aplicación del algoritmo a grafos vastos estáticos con un único nodo comida, estáticos con varios nodos comida, dinámicos con varios nodos comida, y estáticos con varios nodos comida pero con un preprocesado de caminos entre los nodos comida y un mantenimiento de los mismos (aplicando el algoritmo propuesto de manera paralela a las búsquedas de caminos solicitadas) con el fin de reducir el tiempo de respuesta, y mejorar de manera secundaria la calidad de los caminos solicitados. Después de realizar todos estos ciclos de evolución, y observar los resultados obtenidos en los experimentos llevados a cabo en cada uno de ellos, se pudo concluir que se ha conseguido un algoritmo capaz de reducir la tasa de pérdida de las hormigas así como el tiempo de respuesta del algoritmo, de adaptarse a los cambios que se puedan producir en el grafo, y de obtener unos costes de caminos dentro de un rango de calidad determinado cuando ejecuta sobre grafos vastos. Es decir, se han satisfecho todos los objetivos iniciales del presente trabajo de tesis doctoral. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Graphs have been employed to resolve different kinds of complex problems since they first appeared. In order to do so, all the information associated to the domain should be represented by nodes and relationships among nodes (links) to subsequently apply different operations on the graph thus created. Among these, the search for paths is one of the most frequent, which allows different kinds of problems to be resolved. Due to the frequency with which a large number of problems are resolved by applying path searches, a great number of papers have made a contribution to state-of-the-art algorithms to carry out such tasks. Nonetheless, due to the constant appearance of new requirements to be taken into account in graphs on which path searches are conducted, new proposals driven forward by the evolution of needs continue to arise, adding new nuances to the problem. Among these new characteristics, those which deserve special attention are the continuous growth of graphs, the fact that both the structure of graphs as well as the costs associated to nodes and links vary over time, and the appearance of new typologies arising from the size of graphs, as in the case of Small-World Networks. Also, as there are a large number of real-time or time-limited applications, this parameter is given priority above obtaining paths having the lowest possible cost, it being sufficient that their quality is within a specific margin with respect of the optimum. After having conducted a study of the state of the art, it was found that there are no papers on searching for paths quickly on large generically structured dynamic graphs. Hence, this doctoral thesis work is setting out a proposal based on Ant Colony Optimisation (ACO) algorithms to cover this gap and its objectives can be summed up as follows: short response times, large dynamic graphs and a generic typology. The fact of having chosen this kind of algorithms as a basis for the proposal is due to their proven capacity to adapt to dynamic environments, as well as on their efficiency in finding paths between nodes. Nevertheless, this type of algorithm has usually been applied to graphs having several thousand nodes at most, as it does not behave properly in larger graphs: the ants fail to find the destination or, should they do so, the quality of the path obtained is way below the optimum value. In order to allow for the use of larger graphs, some proposals incorporate the graph's pre-processing, so that the search is conducted on fragments of the main graph instead of on the complete graph. The problem with such pre-processing is that it entails a loss of adaptability characteristic of this kind of algorithm. Once a change has come about, the search has to be stopped and has to wait for the entire pre-processing to be executed once more. In order to put forward an algorithm capable of meeting all the objectives analysed above, the proposal contained herein incorporates a path search aid which in no way modifies the structure of the graph and which is based on the way animals manage to reduce the search space to find a food source by using their sense of smell. In order to achieve this, what have been called Food Nodes and Smell of Food, have been included in the algorithm, so that the ACO (Ant Colony Optimisation) algorithm has become the SoSACO (Sense of Smell ACO) algorithm. Along with this aid, it is necessary to select the best storage medium to process the massive amount of information to be used in the work, in addition to allowing concurrent access to such information. Both of these characteristics are fully covered through the use of a secondary support, more specifically a Database Management System, which allows powerful information management to be added, thereby improving access times. Furthermore, the use of a database management system will allow the problem of searching for paths in large graphs to be divided into two, making the task of searching for a path independent from the task of handling a massive amount of data. The management system will be in charge of the latter and allow this work to only deal with finding a search algorithm which is suitable for large dynamic graphs. The stages around which the proposal is structured are explained below: Choice of Food Nodes: Choosing a series of Food Nodes among all the graph's nodes based on the frequency with which the node is used as a path's end/init node; on the basis of the graph's distribution, allowing the graph to be divided into areas; on the basis of the node's degree; or on the basis of the frequency of transit. Once these have been chosen, they can be used as meeting points for ants (should the food node not be the destination node), so that when an ant reaches one of them it can directly obtain the overall path linking both sections if its destination node is the node of origin of another ant that has previously reached the food node. Smell of Food: The function of this new parameter will be to mimic the smell given off by any food source in nature, creating an area around it within which it is possible to know where the food source is to be found through the sense of smell. This characteristic has nothing to do with pheromone. While the latter is used by ants to communicate indirectly among themselves, smell will only be used as an aid in their search. Initial Dispersion of Smell: The dispersion of the smell from Food Nodes to the nodes around them, so that the strongest smell will be found at food nodes and the nodes around them will be assigned a quantity which will progressively decrease as one moves further away from the source of the smell. Additionally, a threshold will be set from which the smell will no longer be assigned to nodes, thereby limiting the size of areas of smell. This means that it is necessary to strike a balance between the number of food nodes and the threshold. V Radial Dispersion of Smell: The radial dispersion of the smell of food will come about when a food node is used to go from the starting node to the end node. This aims to mimic the fact that when a real ant gathers a piece of food, such food has a smell which will be dispersed along the path used by the ant to transport it. This fact means that the initial size of the areas of smell around food nodes will be rapidly extended, especially at frequently transited nodes thanks to the different searches made by ants. The smell will be dispersed, decreasing in value depending on the distance to the food node. In this case, the only stopping condition will be that the smell to be assigned has to be greater than zero. As a result of this entire process, the ant will search for its destination node by making use of the pheromone trail left by other ants in a probabilistic fashion, whilst maintaining its capacity to adapt to changes thanks to this random process. If it comes across a trail of smell during the search, it can use it to go to the food node (following the increasing trail of smell) and, if it is not the destination, to use it as a meeting point. From the explanation set out above, it can be seen that the addition made to the algorithm does not change either the graph's structure or the way ants usually go about doing their searches. Thus, if a change comes about which affects the smells or involves having to disperse them once again or deletes an already created area, the ants will not be interrupted and will be able to carry on with their search while whatever may be necessary to restore the smells is being done. Additionally, given that finding the path solely by using the trail of smell involves following it in an increasing direction, the first approximation to be found will be shown rapidly, thereby meeting the priority objective set for this thesis: namely reducing response times. In order to meet the remaining objectives and to greatly reduce the time employed to obtain the first response, the proposal gradually evolved through several stages at which values were set to determine the algorithm's parameters (thanks to the execution of a series of experiments over huge graphs), as well as by incorporating other new parameters which would enable the problems detected in preceding stages to be solved and new constraints to be included. In other words, an incremental iterative development method was followed. The algorithm's stages of evolution where based in the application of the algorithm to huge static graphs with a single food node, to huge static graphs with several food nodes, to huge dynamic graphs with several food nodes, and to huge static graphs with several food nodes but with a pre-processing of paths between selected food nodes and with a paths' maintenance (applying the SoSACO algorithm running parallel to the path searches for the services requested) in order to further improve response times and, in a secondary way, the quality of the paths. After completing all these stages of evolution, and studying the results of the experiments in each one, it can be stated that the proposed algorithm is capable of reducing the rate of lost ants and the response time, of adapting to changes in the graph, and of obtaining paths with quality within a specific margin with respect of the optimum when it executes over huge graphs. In other words, all the objectives initially set for this doctoral thesis have been met

Evolución de redes neuronales para comandar criaturas que alcanzan objetivos sorteando obstáculos en un entorno virtual 2D

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamiento, fuerte dependencia con los valores iniciales de los pesos escogidos aleatoriamente, a veces requieren funciones de transferencia derivables, y entre otras más, pueden caer mínimos locales de la función de error que desean minimizar. Estas dificultades suelen resolverse a fuerza de la experiencia y habilidades de los expertos humanos. Ahora bien, la Computación Evolutiva, que junto al Conexionismo de las redes neuronales artificiales conforma la rama subsimbólica de la Inteligencia Artificial, puede mejorar estos resultados. Así es posible reemplazar el entrenamiento tradicional de las redes neuronales artificiales por la aplicación de los principios darwinianos –evolución por selección natural– a las redes neuronales artificiales debidamente codificadas en un cromosoma. Esto resuelve algunas de las debilidades mencionadas y da origen al nuevo paradigma denominado Neuroevolución. Los investigadores del área han propuesto distintas estrategias dentro de este paradigma. Entre otras cosas se utilizan los algoritmos evolucionarios para conseguir la arquitectura de la red, los pesos de las conexiones y las funciones de transferencia de los nodos. Incluso se han propuesto hibridaciones combinando aprendizaje evolucionario con las técnicas de entrenamiento propias de las redes neuronales artificiales. Esta tesina se enmarca dentro del paradigma de la Neuroevolución y, si bien me he ajustado a la propuesta de trabajo de grado presentada, aspiro a tratar unos cuantos conceptos propios de esta renovada rama de la Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Evolución de redes neuronales para comandar criaturas que alcanzan objetivos sorteando obstáculos en un entorno virtual 2D

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamiento, fuerte dependencia con los valores iniciales de los pesos escogidos aleatoriamente, a veces requieren funciones de transferencia derivables, y entre otras más, pueden caer mínimos locales de la función de error que desean minimizar. Estas dificultades suelen resolverse a fuerza de la experiencia y habilidades de los expertos humanos. Ahora bien, la Computación Evolutiva, que junto al Conexionismo de las redes neuronales artificiales conforma la rama subsimbólica de la Inteligencia Artificial, puede mejorar estos resultados. Así es posible reemplazar el entrenamiento tradicional de las redes neuronales artificiales por la aplicación de los principios darwinianos –evolución por selección natural– a las redes neuronales artificiales debidamente codificadas en un cromosoma. Esto resuelve algunas de las debilidades mencionadas y da origen al nuevo paradigma denominado Neuroevolución. Los investigadores del área han propuesto distintas estrategias dentro de este paradigma. Entre otras cosas se utilizan los algoritmos evolucionarios para conseguir la arquitectura de la red, los pesos de las conexiones y las funciones de transferencia de los nodos. Incluso se han propuesto hibridaciones combinando aprendizaje evolucionario con las técnicas de entrenamiento propias de las redes neuronales artificiales. Esta tesina se enmarca dentro del paradigma de la Neuroevolución y, si bien me he ajustado a la propuesta de trabajo de grado presentada, aspiro a tratar unos cuantos conceptos propios de esta renovada rama de la Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Metaheurísticas de optimización multiobjetivo aplicadas a la inferencia filogenética y al alineamiento múltiple de secuencias

Para la Inferencia Filogenética se implementó el algoritmo MORPHY, el cual provee funcionalidades únicas en el estado del arte, ya que además de inferir arboles filogenéticos multiobjetivo a partir de secuencias de ADN (nucleótidos), provee soporte para secuencias de proteínas (amino-ácidos). Para el problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias se implementó M2Align, un algoritmo multiobjetivo que optimiza simultáneamente tres métricas de calidad en los alineamientos: información estructural de las proteínas, porcentaje de columnas totalmente alineadas y porcentaje de residuos; además reduce los tiempos y esfuerzos computacionales requeridos por otros optimizadores multiobjetivo, gracias a la explotación de las capacidades que ofrecen las arquitecturas modernas basadas en clúster de procesadores multi-núcleo y; en comparación con otras 9 herramientas clásicas y comúnmente usadas por los biólogos actualmente, permite obtener una mejor calidad de los alineamientos basada en las tres métricas definidas. Todas las implementaciones realizadas en esta investigación se encuentran disponibles en el repositorio público Github para su libre acceso y distribución. Estos trabajos han dado lugar a las siguientes publicaciones: tres artículos en revistas internacionales indexadas en el JCR, la primera, Methods in Ecology and Evolution de primer cuartil, en la que se publicó el framework MO-Phylogenetics, la segunda, International Journal of Intelligent Systems de segundo cuartil, en la que se publicó el análisis comparativo biobjetivo de algoritmos sobre el Alineamiento Múltiple de Secuencias, y la tercera en la revista Bioinformatics, en la que se publicó la propuesta algorítmica M2Align; un artículo en una revista internacional no indexada en el JCR llamada Progress in Artificial Intelligence, en el que se publicó el análisis algorítmico de una formulación de tres objetivos al problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias y dos participaciones en congresos internacionales, la primera en el 5th International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering iWBBIO 2017 en la que se presentó el framework jMetalMSA y la segunda en el 7th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics ESCIM 2015 donde se presentó un estudio inicial de metaheurísticas multiobjetivo aplicadas al Alineamiento Múltiple de Secuencias.La temática sobre la que ha girado esta tesis doctoral ha sido la optimización de dos problemas del campo de la Bioinformática: la Inferencia Filogenética y al Alineamiento Múltiple de Secuencias usando metaheurísticas multiobjetivo. Se ha partido de una revisión inicial de los trabajos publicados sobre ambas temáticas, que nos ha permitido introducirnos en los temas biológicos específicos de cada problema. Una vez estudiado los detalles de ambos problemas, se desarrollaron dos frameworks de optimización para hacer frente a ambos problemas: MO-Phylogenetics para la Inferencia Filogenética y jMetalMSA para el Alineamiento Múltiple de Secuencias. Con ayuda de sus funcionalidades se realizaron estudios comparativos entre metaheurísticas multiobjetivo clásicas y modernas del estado del arte sobre formulaciones de dos y tres objetivos de ambos problemas, con el objetivo de conocer su rendimiento y capacidad de desarrollo. A partir de estos resultados se logró definir dos propuestas algorítmicas para cada problema, las cuales fueron implementados en ambos frameworks

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternativas de solución al envenenamiento del Protocolo ARP en entornos LAN

En el presente artículo se presentan algunos fallos de seguridad del protocolo ARP reflejando su vulnerabilidad a diversos tipos de ataques dando lugar a fugas y/o daños de información, se han presentado diversas soluciones factibles en las cuales se encuentran S-ARP (secure ARP), ES-ARP (Secure and efficient ARP) y como alternativa de solución planteamos la creación de algoritmos que permitandetectar y mitigar ataques mediante el uso de Registros Estáticos en la Tabla ARP, como objetivo queremos resolver algunos fallos en la seguridad de ARP cambiando y mejorando los protocolos originales de este realizando las configuraciones que se creen factibles para mejorar su seguridad, en este artículo se realizará un envenenamiento ARP utilizando las herramientas VMware y GNS3 que nos permiten virtualizar un entorno real con el fin de mostrar la inseguridad que posee el protocolo ARP y así mismo implementar una alternativa económica y eficiente que mejore su seguridad

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic