Análisis de convergencia temprana en algoritmos PSO con función objetivo lineal

El presente trabajo está centrado en hallar el número de ciclos aceptable para la interrupción del proceso de iteraciones del algoritmo PSO, mediante la extrapolación de una función exponencial que debe ser hallada durante las primeras iteraciones. Si bien, en el algoritmo básico PSO, las partículas siguen una variación del peso de inercia lineal en cada iteración para encontrar el valor óptimo de una función, en el presente trabajo, se plantea el uso de la regresión exponencial, como alternativa para lograr una convergencia temprana. Se estudia la convergencia de partículas, para luego proponer la regresión exponencial, como factor de aproximación. Para finalizar esta etapa de investigación, se utiliza la función lsqnonlin de MATLAB®, a fin de obtener los valores de los coeficientes que satisfacen un cúmulo de puntos de las posiciones de cada partícula.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Análisis de convergencia temprana en algoritmos PSO con función objetivo lineal

El presente trabajo está centrado en hallar el número de ciclos aceptable para la interrupción del proceso de iteraciones del algoritmo PSO, mediante la extrapolación de una función exponencial que debe ser hallada durante las primeras iteraciones. Si bien, en el algoritmo básico PSO, las partículas siguen una variación del peso de inercia lineal en cada iteración para encontrar el valor óptimo de una función, en el presente trabajo, se plantea el uso de la regresión exponencial, como alternativa para lograr una convergencia temprana. Se estudia la convergencia de partículas, para luego proponer la regresión exponencial, como factor de aproximación. Para finalizar esta etapa de investigación, se utiliza la función lsqnonlin de MATLAB®, a fin de obtener los valores de los coeficientes que satisfacen un cúmulo de puntos de las posiciones de cada partícula.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de convergencia temprana en algoritmos PSO con función objetivo lineal

El presente trabajo está centrado en hallar el número de ciclos aceptable para la interrupción del proceso de iteraciones del algoritmo PSO, mediante la extrapolación de una función exponencial que debe ser hallada durante las primeras iteraciones. Si bien, en el algoritmo básico PSO, las partículas siguen una variación del peso de inercia lineal en cada iteración para encontrar el valor óptimo de una función, en el presente trabajo, se plantea el uso de la regresión exponencial, como alternativa para lograr una convergencia temprana. Se estudia la convergencia de partículas, para luego proponer la regresión exponencial, como factor de aproximación. Para finalizar esta etapa de investigación, se utiliza la función lsqnonlin de MATLAB®, a fin de obtener los valores de los coeficientes que satisfacen un cúmulo de puntos de las posiciones de cada partícula.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una comparativa del algoritmo particle swarm optimization con restricciones entre los métodos de factor de constricción y neighborhood con coeficiente bde inercia dinámico

Los diferentes enfoques de optimización por enjambre de partículas ofrecen variantes que ayudan a mejorar la performance del algoritmo en una serie de aspectos tales como robustez, calidad, confiabilidad de resultados en óptimos globales, entre otros. La hibridación entre algunas de estas variantes no necesariamente garantiza un resultado exitoso en cuanto a los aspectos mencionados. El presente trabajo se concentra en estudiar los problemas de optimización con restricciones mediante la comparación entre el clásico algoritmo PSO con factor de constricción y un híbrido con topología de vecindad y factor de inercia dinámico.IV Workshop de Innovación en Educación en Informática (WIEI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

DesignAR: realidad aumentada aplicada al amoblamiento virtual interior y exterior de viviendas

El presente proyecto consiste en el diseño y puesta en funcionamiento de una aplicación que implementa la técnica de realidad aumentada y está orientada a asistir tanto a personas en general como a profesionales de la construcción para la pre-visualización de modelos de amoblamiento interior y exterior de viviendas, así como la definición de texturas en paredes de las mismas. Se analizan detalladamente las diferentes herramientas de diseño para realidad aumentada, se evalúa la mejor opción, para luego arribar al conocimiento formal e implementar una aplicación básica de acuerdo a los objetivos expresados en el documento. Se muestran además una serie de capturas (screenshot) realizadas mediante la aplicación prototipada; describiendo las variantes de operación del sistema móvil desarrollado. Finalmente se evalúan los avances logrados en función de la adquisición de conocimientos y de las expectativas en el uso de la tecnología AR; detallando una serie de líneas pendientes a investigar a corto y mediano plazo.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

DesignAR: realidad aumentada aplicada al amoblamiento virtual interior y exterior de viviendas

El presente proyecto consiste en el diseño y puesta en funcionamiento de una aplicación que implementa la técnica de realidad aumentada y está orientada a asistir tanto a personas en general como a profesionales de la construcción para la pre-visualización de modelos de amoblamiento interior y exterior de viviendas, así como la definición de texturas en paredes de las mismas. Se analizan detalladamente las diferentes herramientas de diseño para realidad aumentada, se evalúa la mejor opción, para luego arribar al conocimiento formal e implementar una aplicación básica de acuerdo a los objetivos expresados en el documento. Se muestran además una serie de capturas (screenshot) realizadas mediante la aplicación prototipada; describiendo las variantes de operación del sistema móvil desarrollado. Finalmente se evalúan los avances logrados en función de la adquisición de conocimientos y de las expectativas en el uso de la tecnología AR; detallando una serie de líneas pendientes a investigar a corto y mediano plazo.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI