Approximations on minimum weight pseudo-triangulations using ant colony optimization metaheuristic

Globally optimal pseudo-triangulations are di cult to be found by deterministic methods as, for most type of criteria, no polynomial algorithm is known. In this work, we consider the Minimum Weight Pseudo-Triangulation (MWPT) problem of a given set of n points in the plane. This paper shows how the Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic can be used to nd optimal pseudo-triangulations of minimum weight. For the experimental study presented here we have created a set of instances for MWPT since no reference to benchmarks for these problems were found in the literature. We assess through the experimental evaluation the applicability of the ACO metaheuristic for MWPT.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Approximations on minimum weight pseudo-triangulations using ant colony optimization metaheuristic

Globally optimal pseudo-triangulations are di cult to be found by deterministic methods as, for most type of criteria, no polynomial algorithm is known. In this work, we consider the Minimum Weight Pseudo-Triangulation (MWPT) problem of a given set of n points in the plane. This paper shows how the Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic can be used to nd optimal pseudo-triangulations of minimum weight. For the experimental study presented here we have created a set of instances for MWPT since no reference to benchmarks for these problems were found in the literature. We assess through the experimental evaluation the applicability of the ACO metaheuristic for MWPT.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Approximations on minimum weight pseudo-triangulation problem using ant colony optimization

In this work, we consider the Minimum Weight Pseudo-Triangulation (MWPT) problem of a given set of n points in the plane. Globally optimal pseudo-triangulations with respect to the weight, as optimization criteria, are difficult to be found by deterministic methods, since no polynomial algorithm is known. We show how the Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic can be used to find high quality pseudo-triangulations of minimum weight. We present the experimental and statistical study based on our own set of instances since no reference to benchmarks for these problems were found in the literature. Throughout the experimental evaluation, we appraise the ACO metaheuristic performance for MWPT problem

Approximations on minimum weight pseudo-triangulations using ant colony optimization metaheuristic

Globally optimal pseudo-triangulations are di cult to be found by deterministic methods as, for most type of criteria, no polynomial algorithm is known. In this work, we consider the Minimum Weight Pseudo-Triangulation (MWPT) problem of a given set of n points in the plane. This paper shows how the Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic can be used to nd optimal pseudo-triangulations of minimum weight. For the experimental study presented here we have created a set of instances for MWPT since no reference to benchmarks for these problems were found in the literature. We assess through the experimental evaluation the applicability of the ACO metaheuristic for MWPT.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulated annealing applied to the MWPT problem

The Minimum Weight Pseudo-Triangulation (MWPT) problem is suspected to be NP-hard. We show here how Simulated Annealing (SA) can be applied for obtaining approximate solutions to the optimal ones. To do that, we applied two SA algorithms, the basic version and our extended hybrid version of SA. Through the experimental evaluation and statistical study we assess the applicability and performance of the SA algorithms. The obtained results show the benefits of using the hybrid version of SA to achieve improved and higher quality solutions for the MWPT problem.Proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos (Universidad Nacional de San Luis, Argentina)Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional (Universidad Nacional de San Luis, Argentina)European Science FoundationMinisterio de Ciencia e Innovació

Geometría computacional y bases de datos

La línea de investigación Geometría Computacional y Bases de Datos del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, vincula el estudio de las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas, utilizando los métodos y las herramientas provistas para la resolución de problemas orientados a optimización.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Geometría computacional y bases de datos

La línea de investigación “Geometría Computacional y Bases de Datos” enmarcada en el proyecto “Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos” vincula el estudio de las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas, utilizando los métodos y las herramientas provistas para la resolución de problemas orientados a optimización.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Geometría computacional y bases de datos

Consideramos la línea de investigación denominada Geometría Computacional y Bases de Datos del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, orientada a vincular las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas. El objetivo general consiste en utilizar métodos y herramientas de estas disciplinas para investigación de base en la resolución de problemas NP orientados a optimización, y también para la resolución de problemas en diversos dominios de aplicación.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Geometría computacional y bases de datos

Consideramos la línea de investigación denominada Geometría Computacional y Bases de Datos del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, orientada a vincular las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas. El objetivo general consiste en utilizar métodos y herramientas de estas disciplinas para investigación de base en la resolución de problemas NP orientados a optimización, y también para la resolución de problemas en diversos dominios de aplicación.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bases de datos y aplicación de técnicas de avanzadas

En el marco del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, la línea de investigación Bases de Datos Espaciales y Espacio Temporales está orientada a vincular las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas. El objetivo general consiste en utilizar técnicas, métodos y herramientas para investigación de base y en la resolución de problemas de optimización en diversos dominios de aplicación.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic