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    REVISIÓN SOBRE ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN MULTI-OBJETIVO GENÉTICOS Y BASADOS EN ENJAMBRES DE PARTÍCULAS

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    El enfoque evolutivo como también el comportamiento social han mostrado ser una muy buena alternativa en los problemas de optimización donde se presentan varios objetivos a optimizar. De la misma forma, existen todavía diferentes vias para el desarrollo de este tipo de algoritmos. Con el fin de tener un buen panorama sobre las posibles mejoras que se pueden lograr en los algoritmos de optimización bio-inspirados multi-objetivo es necesario establecer un buen referente de los diferentes enfoques y desarrollos que se han realizado hasta el momento.En este documento se revisan los algoritmos de optimización multi-objetivo más recientes tanto genéticos como basados en enjambres de partículas. Se realiza una revisión critica con el fin de establecer las características más relevantes de cada enfoque y de esta forma identificar las diferentes alternativas que se tienen para el desarrollo de un algoritmo de optimización multi-objetivo bio-inspirado.Review about genetic multi-objective optimization algorithms and based in particle swarmABSTRACTThe evolutionary approach as social behavior have proven to be a very good alternative in optimization problems where several targets have to be optimized. Likewise, there are still different ways to develop such algorithms. In order to have a good view on possible improvements that can be achieved in the optimization algorithms bio-inspired multi-objective it is necessary to establish a good reference of different approaches and developments that have taken place so far. In this paper the algorithms of multi-objective optimization newest based on both genetic and swarms of particles are reviewed. Critical review in order to establish the most relevant characteristics of each approach and thus identify the different alternatives have to develop an optimization algorithm multi-purpose bio-inspired design is performed.Keywords: evolutionary computation, evolutionary multi-objective optimization

    Marketing computacional: diseño automático de productos

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    El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación multiplataforma que, dadas las preferencias de los clientes por las posibles características que se pueden dar a un producto, y dados los productos que vende la competencia, decida las características del producto a vender para que éste obtenga el mayor número de clientes, bien de manera inmediata, o bien a largo plazo. La solución óptima de este tipo de problemas es intratable, ya que no se pueden resolver en tiempo polinómico, por lo que nosotros utilizamos soluciones heurísticas, concretamente: algoritmos genéticos, algoritmos minimax, algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de interpolación. Además, realizamos un caso de estudio con datos reales obtenidos a través de una serie de encuestas utilizando una plataforma web, concretamente de la empresa Feebbo, que nos permitió obtener resultados sobre las preferencias de más de 500 encuestados. Las preguntas de las encuestas se centraron en un tipo de producto en particular, en nuestro caso teléfonos móviles

    Revisión de literatura y propuesta metodológica para construir un proceso de asignación en investigación operativa - caso de estudio en asignación de docentes a materias

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    El propósito de este proyecto se centra en la construcción de una metodología para la correcta programación de un modelo de asignación de docentes a materias en la facultad de ingeniería industrial de la universidad ECCI, investigando los modelos meta heurísticos que permitan la adecuada asignación de docentes versus materias teniendo en cuenta el uso de las variables del entorno, dando cumplimiento a los requisitos exigidos por la universidad, tal como se halló en artículos realizados en universidades colombianas donde se lograron propuestas para mejorar el proceso de asignación que se desarrollaba en estas, partiendo de la diferencia que existe al asignar materias y docentes en instituciones educativas (colegios) y universidades; obteniendo así un método que favorezca a la correcta administración de los recursos de la universidad.Resumen Lista de formulas Lista de figuras Lista de tablas Lista de ilustraciones Introducción 1 Contexto del Proyecto 1.1 Problemática 1.1.1 Objetivos 1.1.1.1 Objetivo general Proponer una metodología basada en revisión de literatura para solucionar el problema de asignación de docentes a materias 1.1.1.2 Objetivos específicos 2 Marco teórico 2.1 Investigación de operaciones 2.1.1 Programación Dinámica 2.2 Metaheurística 2.2.1 Algoritmo genético 2.2.2 Enjambre de partículas 2.2.3 Búsqueda tabú (Tabú Search) 2.4.4 RECOCIDO SIMULADO: 2.4.5 GRASP (Greedy Randomized adaptive search Procedure): 3 Diseño y desarrollo metodológico 3.1 Diseño Metodológico 3.2 Metodología Propuesta 3.2.1 Variables 3.3 Segmentación del problema 3.4 Selección del Modelo 4 Conclusiones y recomendaciones 4.1 Conclusiones 4.2 RecomendacionesPregradoIngeniero en IndustrialIngeniería Industria

    Análisis de ventanas temporales de la optimización por enjambre de partículas, aplicado a la selección de portafolio bajo el enfoque de media-varianza-simetría

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    El presente trabajo analiza el enfoque de media-varianza-simetría (MVS) para abordar el problema de selección de portafolio, mediante la implementación del estudio de ventanas temporales. Dicho enfoque es una extensión de la teoría moderna del portafolio (enfoque de media-varianza (MV)) y busca capturar el comportamiento de los activos del portafolio, cuya distribución de retornos no es simétrica. El modelo MVS asigna portafolios de manera óptima al considerar la maximización tanto del rendimiento esperado como de la asimetría de los retornos, mientras minimiza simultáneamente el riesgo del portafolio. Dado que es un problema de optimización multi-objetivo, se empleó una técnica meta-heurística basada en la optimización de enjambres de partículas multi-objetivo (NSPSO) para proporcionar una solución pareto óptima. Se realizan estudios de caso de los activos pertenecientes al mercado financiero de Estados Unidos y al mercado financiero de Colombia y se compara el rendimiento del método basado en la teoría de la cartera MVS y el método clásico de MV. Se encontró que el método basado en el enfoque de MVS modifica la frontera optima de rentabilidad – riesgo y proporciona información acerca de la simetría de los portafolios óptimos, frente al enfoque tradicional de MV.Abstract: The current work analyzes the mean variance symmetry method (MVS) to approach the problem of portfolio selection, through the implementation of temporary windows’ study. Such approach is an extension of the modern portfolio theory (mean variance method (MV )) and it aims to capture the behavior of the portfolio assets, whose return distribution is not symmetric. The MVS model assigns portfolios in an optimal manner by considering the maximization of both the expected performance and the asymmetry of the asse ts, while simultaneously minimizing the portfolio’s risk. Given that the current problem is a multi - objective optimization, a meta - heuristic technique based on sorting particle swarm multi - objective optimization (NSPSO) was utilized to provide a pareto - opt imal solution. Case studies are performed on the assets belonging to the financial market of the United States and the Colombian financial market, and the method’s behavior is compared based on the theory of the portfolio MVS and the classical method MV. I t was found t hat the method based on the MVS approach modifies the optimal rentability - risk frontier and p rovides information regarding the symmetry of the optimal portfolios, compared with the traditional MV approach.Maestrí

    Resolución del problema del tamaño de lote multinivel capacitado aplicando optimización por enjambre de partículas con búsqueda local

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    Un problema que se presentan en los sistemas de manufactura de las empresas, especialmente pequeñas y medianas empresas, es que la programación de la producción está basada bajo modelos de arrastre de la demanda deterministas, es decir, el proceso de la planificación de los tamaños de lotes de insumos o componentes para la fabricación de productos finales que poseen jerarquías multiniveles y restricciones de capacidad como horas hombres, números de maquinas entre otras, son un problema que se pueden convertir en oportunidades de mejora debido a que se pueden equilibran los costos de ordenamiento de un lote y los costos de inventarios por productos que permita obtener una reducción en los costos totales y así mejorar la productividad de las empresas. Este trabajo presenta una metodología para la solución del problema del tamaño de lote multinivel capacitado, basado en una técnica metaheurísticas llamada optimización por enjambre de partículas o PSO por sus siglas en ingles (Particle Swarm Optimization), la cual se ha demostrado que tiene un buen desempeño dentro de las familia de metaheurísticas, así que se propone el desarrollo de este tema agregando el concepto una búsqueda local que permita generar óptimos locales y permita mejorar las soluciones encontradas por las partículas, denominando a está técnica como la utilización de una hiperheurística.Incluye bibliografía, anexo

    Optimización de tráfico en redes multiservicios aplicando técnicas heurísticas

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    El abrupto crecimiento del tráfico presente en las redes convergentes actuales, trae como consecuencia la implementación de nuevas tecnologías que permiten ofrecer a los usuarios mayores anchos de banda para lo cual es necesario realizar una distribución óptima del tráfico, tomando algún criterio de desempeño y teniendo en cuenta la elasticidad del flujo que involucra atender tráficos tan disímiles como voz, video, sonido, datos, entre otros. Optimizar la distribución de distintos requerimientos considerando estos aspectos en redes multiservicios permite garantizar la disponibilidad de la red para los requerimientos de tráfico, cuando las demandas modernas ponen en riesgo de congestión a las redes que utilizan las técnicas tradicionales de conmutación. MPLS (conmutación de etiquetas multiprotocolo) se ha convertido en una tecnología eficaz en la solución a estos inconvenientes, aunque el problema de la selección de la mejor ruta y de la distribución de tráfico no solo sigue existiendo, sino que exige nuevas propuestas de optimización del enrutamiento. En muchos casos, la planificación óptima de distribución de tráfico en redes MPLS, conlleva la necesidad de resolver un problema de optimización combinatorio de características tales que, para instancias medias o grandes del problema, los métodos determinísticos no son adecuados desde el punto de vista del tiempo de ejecución necesario para obtener el óptimo. En este punto las heurísticas, constituyen una alternativa válida para proporcionar buenas soluciones en tiempos aceptables. En esta tesis se presenta una taxonomía de estrategias heurísticas y metaheurísticas con el objetivo de distribuir los requerimientos en los enlaces disponibles de una red minimizando el costo de enrutamiento, al tiempo que se satisfacen restricciones en cuanto a demanda y capacidad de cada enlace. Se presenta el desarrollo, descripción y modelado del problema, se diseñan diferentes algoritmos bio-inspirados en el comportamiento de enjambres que brindan una solución de configuración fuera de línea, a este problema tradicional de la ingeniería de tráfico en redes con alta interconectividad. Se implementan cinco algoritmos inspirados en bandadas de pájaros, colonias de hormigas y el comportamiento de quirópteros, que permiten determinar una solución óptima explorando el espacio de búsqueda desde diferentes estrategias. Se ejecutan los algoritmos sobre cuatro redes de ensayo de diferentes tamaños, con lo que se determina la aplicabilidad de los algoritmos, y los parámetros óptimos de funcionamiento en cada caso, se presenta el análisis comparativo de los resultados obtenidos y se dejan planteadas distintas opciones de trabajos e investigaciones a futuro.Facultad de Informátic

    Estado del arte de la programación del mantenimiento de la generación entre los años 2008 y 2017

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    Este es un trabajo de revisión del estado del arte sobre la programación del mantenimiento de las unidades de generación, que pertenece al área del planeamiento de sistemas eléctricos. El estado del arte es básicamente una investigación de la investigación con el propósito de facilitar el estudio sobre un tema específico para ser una base para futuras investigaciones sobre el tema abordado, en este caso de la programación del mantenimiento de la generación o GMS (Generation Maintenance Scheduling) de sus siglas en ingles. Para la elaboración de este documento, fue necesario realizar una tabla en el software Excel y, la búsqueda y descarga de algunos artículos de revistas y conferencias de tres bases de datos seleccionadas previamente, a las cuales se encuentra suscrita la Universidad Tecnológica de Pereira. Dicha tabla fue llamada base de datos. En ella se definieron algunos campos de clasificación considerados como los más importantes, estos campos fueron: el nombre del artículo, tipo de artículo, fuente en la cual fue publicado cada artículo, año de publicación, autores, procedencia, modelo matemático, técnica o método de solución, el software con el cual se soluciona el modelo en caso de que exista y, se tiene también, el link de donde fueron descargados los artículos, que además se pueden encontrar en el anexo 3 de este documento con su respectivo nombre

    Análisis y desarrollo de algoritmos de enjambre mediante Processing

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    La Inteligencia Artificial (IA) ha sido durante décadas una de las áreas más apasionantes de la ciencia de la computación, buscando replicar la inteligencia humana y dotar a las máquinas de la capacidad para aprender, razonar y tomar decisiones. Entre las diversas ramas de la IA, los algoritmos de metaheurística y la simulación de enjambres han emergido como enfoques poderosos y prometedores para resolver problemas complejos y desafiantes. Los algoritmos de metaheurística son estrategias de optimización basadas en la imitación de procesos naturales, como el comportamiento de colonias de hormigas o el movimiento de partículas en un enjambre. En el marco de este Trabajo de Fin de Grado, se enfocará la atención en el desarrollo y análisis exhaustivo de algoritmos de metaheurística y simulación de enjambres, explorando también la posible variabilidad de los valores de parámetros en dichos algoritmos. Uno de los objetivos centrales es configurar de varias maneras distintas los parámetros de estos algoritmos, para así, observar los distintos patrones y comportamientos que emergen dado un sencillo conjunto de reglas iniciales

    Desarrollo de un algoritmo de enjambre para análisis de problemas basados en grafos

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    En la actualidad, existen una gran cantidad de problemas que se pueden representar usando un grafo, como el problema del coloreado de grafos o la detección de comunidades. Muchos de estos problemas presentan una complejidad computacional elevada, lo que hace necesaria la utilización de algoritmos heurísticos para resolver el problema en un tiempo razonable. En este Trabajo de Fin de Grado se tratará el problema de la detección de comunidades. Este problema está adquiriendo una especial relevancia en los últimos tiempos, ya que en el mundo actual las redes sociales están en alza, y con ellas los mecanismos de análisis y tratamiento de datos sobre las mismas. Si observamos con atención una red social, y las relaciones entre usuarios que se forman en ella, rápidamente podremos darnos cuenta de que es posible tratarlas como un inmenso grafo en el que los nodos son los usuarios y las aristas las relaciones de amistad (por ejemplo, en Facebook) entre ellos. Para probar los resultados del algoritmo desarrollado sobre un grafo que suponga una demostración de la capacidad real del mismo, hemos elegido un dataset de Facebook, anonimizado y presentado en forma de ego-networks. El algoritmo de enjambre elegido para resolver el problema de la detección de comunidades sobre el grafo de Facebook es PSO, Particle Swarm Optimization, u Optimización por Enjambre de Partículas, en castellano. PSO permite optimizar un problema a partir de una población de soluciones candidatas, denotadas como "partículas", las cuales se moverán por el espacio de búsqueda según una función de fitness

    Optimización de la sostenibilidad de un condensador de vapor para una central de producción de energía eléctrica

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    [Resumen] El presente trabajo consiste en generar una aplicación informática integrada que, por un lado, calcule y dimensione un condensador, computando, a la vez, su índice global de sostenibilidad ambiental, económico y social. Por otro lado, debe incluir un algoritmo de optimización para determinar las características del condensador que suponen un mayor índice de sostenibilidad.[Resumo] O presente traballo consiste en xerar unha aplicación informática integrada que, por unha banda, calcule e dimensione un condensador, calculando, á vez, o seu índice global de sustentabilidade ambiental, económico e social. Doutra banda, debe incluir un algoritmo de optimización para determinar as características do condensador que supoñen un maior índice de sustenibilidade.[Abstract] This present work consists of generating an integrated computer application that calculates and sizes a condenser as well as its global index of environmental, economic and social sustainability. On the other hand, it must include an optimization algorithm to determine the characteristics of the condenser with the highest sustainability index.Traballo fin de mestrado (UDC.EPS). Enxeñaría industrial. Curso 2017/201
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