Respecto de las temáticas de investigación, hemos vinculado las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas, debido a que en diversas aplicaciones dentro del campo de las Ciencias de la Computación se requiere la construcción y manejo de diferentes objetos geométricos, con propiedades deseables. También, se requiere de repositorios no tradicionales, que conllevan a nuevos modelos de bases de datos para administrar y buscar información en ellos. Así, surge la necesidad de estudiar modelos como las bases de datos espacio-temporales. En particular, algunos de los problemas estudiados necesitan algoritmos eficientes para su resolución, pero dada su naturaleza NP-dura, utilizamos técnicas metaheurísticas para hallar soluciones aproximadas. En este trabajo, presentamos los tópicos más relevantes, actualmente en estudio, con las propuestas más recientes y/o de interés.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Dorzán, María Gisela

Gagliardi, Edilma Olinda

Taranilla, María Teresa

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Geometría Computacional y Bases de Datos Espacio-Temporales 
Maria Gisela Dorzán, Edilma Olinda Gagliardi, María Teresa Taranilla   
Departamento de Informática, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales 
Universidad Nacional de San Luis, Argentina 
{mgdorzan, oli, tarani}@unsl.edu.ar 
Gregorio Hernández Peñalver  
Departamento de Matemática Aplicada, Facultad de Informática 
Universidad Politécnica de Madrid, España 
gregorio@fi.upm.es 
 
CONTEXTO 
El proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases 
de Datos, N° 22/F614, de la Universidad 
Nacional de San Luis, tiene como objetivo 
principal el estudio de bases de datos 
avanzadas, o no convencionales, en donde se 
involucra el diseño y desarrollo de 
herramientas para administrar eficientemente 
sistemas de bases de datos no estructurados. 
Este proyecto posee tres líneas de 
investigación orientadas al desarrollo de 
nuevos modelos para buscar y administrar la 
información en almacenamientos de este tipo, 
donde los escenarios de exploración requieren 
modelos más generales tales como las bases de 
datos espacio-temporales, bases de datos de 
texto, espacios métricos, entre otros. En 
particular, la línea de investigación Geometría 
Computacional y Bases de Datos Espacio-
Temporales, perteneciente a dicho proyecto, 
viene desarrollando actividades vinculadas al 
tratamiento de objetos de tipo geométrico, que 
son de utilidad en diversos campos de 
aplicación, por ejemplo, robótica, visión 
artificial, computación gráfica, sistemas de 
información geográfica, computación móvil, 
diseño asistido por computadora, entre otras, y 
que se relacionan en tales bases de datos. 
Entre los problemas de estudio, podemos 
mencionar el diseño de índices apropiados 
para el almacenamiento y consulta de datos de 
tipo espacio-temporales, que poseen 
propiedades geométricas, y que son integrales 
y adecuados para resolver consultas espacio-
temporales. Además, entre los problemas de 
índole geométrica, han surgido aquellos para 
los que no existen algoritmos eficientes que los 
solucionen, porque son del tipo NP-duro, o aún 
no han sido objeto de estudio, y para los cuales 
proponemos encontrar soluciones 
aproximadas, mediante el uso de técnicas 
metaheurísticas.  
Esta línea viene desarrollándose desde el año 
2002, en forma conjunta con investigadores 
afines de proyectos locales y de la Universidad 
Politécnica de Madrid, en el marco de los 
convenios de cooperación institucional.  
 
RESUMEN 
Respecto de las temáticas de investigación, 
hemos vinculado las disciplinas Bases de 
Datos, Geometría Computacional y 
Metaheurísticas, debido a que en diversas 
aplicaciones dentro del campo de las Ciencias 
de la Computación se requiere la construcción 
y manejo de diferentes objetos geométricos, 
con propiedades deseables. También, se 
requiere de repositorios no tradicionales, que 
conllevan a nuevos modelos de bases de datos 
para administrar y buscar información en ellos. 
Así, surge la necesidad de estudiar modelos 
como las bases de datos espacio-temporales. 
En particular, algunos de los problemas 
estudiados necesitan algoritmos eficientes para 
su resolución, pero dada su naturaleza NP-
dura, utilizamos técnicas metaheurísticas para 
hallar soluciones aproximadas. En este trabajo, 
presentamos los tópicos más relevantes, 
actualmente en estudio, con las propuestas más 
recientes y/o de interés. 
Palabras clave: Bases de datos, bases de datos 
espacio-temporales, geometría computacional, 
metaheurísticas.  
 
1. INTRODUCCIÓN 
Con la evolución de las tecnologías de 
información y comunicación, han surgido 
repositorios o almacenamientos no 
estructurados de información. Se consultan 
nuevos tipos de datos tales como datos 
geométricos, imágenes, audio y video, entre 
otros, siendo en algunos casos, que la 
información no necesariamente se estructura 
en claves y registros. Y en particular, algunas 
aplicaciones requieren guardar y consultar 
información histórica y actual, acerca de los 
cambios de forma y/o posición que tuvieron 
los objetos de estudio en diferentes escenarios 
a lo largo del tiempo, por lo que se requiere de 
modelos de bases de datos espacio-temporales 
para tales requerimientos. En este contexto, es 
necesario contar con herramientas teóricas, de 
base, que permitan modelar estos tipos de 
datos, realizar operaciones sobre ellos, definir 
lenguajes de consulta, analizar su 
expresividad, entre otras propiedades.  
En el ámbito de la Geometría Computacional, 
se estudian problemas de tipo geométrico, 
respecto del diseño de algoritmos y/o 
estructuras geométricas adecuadas para su 
resolución. Por lo que, la geometría nos 
permite tener una visión diferente de los 
problemas, tal que cuando se aplican técnicas 
o estructuras geométricas en la resolución de 
los mismos, las soluciones pueden ser más 
apropiadas y/o viables de realizar.  
Asimismo, en Geometría Computacional, 
surgen problemas de naturaleza NP-dura, o 
bien, para los cuales no se han encontrado 
hasta el momento algoritmos eficientes que los 
solucionen; incluso, puede ser que se 
desconozcan soluciones, pero que en cualquier 
caso puede existir la necesidad de encontrar 
respuestas a tales problemas, aunque las 
soluciones sean aproximadas o de naturaleza 
heurística.  
En particular, resulta de interés el estudio de 
estructuras geométricas y problemas 
relacionados a las mismas, mediante el análisis 
de propiedades que constituyen medidas de 
calidad que permiten estimar cuán “buena” es 
la misma. La construcción de estas estructuras 
óptimas es un problema que no necesariamente 
admite soluciones exactas con algoritmos 
eficientes; en algunos casos está demostrado 
que son problemas NP-duros. Por ello, resulta 
un campo de interés, en el que se pueden 
lograr resultados significativos dado que es un 
área emergente en la comunidad científica, lo 
que le agrega mayor relevancia para abordar 
futuras investigaciones. El uso de algoritmos 
aproximados nos puede dar soluciones 
cercanas a las óptimas, los cuales pueden ser 
específicos para el problema tratado o formar 
parte de una estrategia general que se puede 
aplicar en la resolución de distintos problemas, 
como lo son las técnicas metaheurísticas.  
Por lo expuesto, en esta línea nos dedicamos al 
estudio, diseño y desarrollo de índices espacio-
temporales, aplicables a diversos escenarios de 
movimiento (redes, espacios libres de 
obstáculos, etc.), considerando la geometría 
como una disciplina marco en la cual se 
formalizan aspectos propios de los problemas 
involucrados. Además, en este contexto, nos 
planteamos el estudio de optimizaciones de 
estructuras tales como triangulaciones, 
pseudotriangulaciones y poligonizaciones. 
Entre las principales medidas de calidad 
consideramos el peso, la dilación, el número 
de apuñalamiento, entre otras. También, nos 
dedicamos al estudio de problemas de 
minimización de la suma de longitudes, 
minimización del camino más largo entre sus 
vértices, optimización del vector de ángulos de 
la triangulación, entre otros ejemplos. 
 
2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO 
La Geometría Computacional estudia técnicas, 
algoritmos y estructuras de datos adecuadas 
para la resolución de problemas geométricos. 
Estos problemas se encuentran en diversas 
áreas de las Ciencias de la Computación, tales 
como Computación Gráfica, Planificación de 
Movimientos, Visión Computacional, 
Robótica, Recuperación de la Información, 
Bases de Datos Espacio-Temporales, entre 
otras. En particular, los problemas de interés 
en la línea de investigación son aquellos 
vinculados al diseño de índices espacio-
temporales para resolver integralmente 
 
consultas espacio-temporales y su vinculación 
con la problemática de objetos móviles; y al 
tratamiento de problemas geométricos de 
naturaleza NP-dura. En ambos casos, 
proponemos la búsqueda de soluciones para 
ellos, aunque éstas sean aproximadas. Con este 
fin, utilizamos las técnicas metaheurísticas, 
que proporcionan estrategias adecuadas para la 
resolución aproximada de múltiples problemas 
de optimización, en especial de aquellos para 
los que no existen algoritmos eficientes de 
resolución.  
Entre los tópicos de estudio de la línea, 
destacamos los siguientes:  
i) Estudio de triangulaciones de puntos que 
cumplan ciertas medidas de calidad como son 
el peso, la dilación y el número de 
apuñalamiento. Optimización de 
triangulaciones de peso, dilación y número de 
apuñalamiento mínimos utilizando técnicas 
metaheurísticas. Estudio de problemas de 
visibilidad o iluminación en un tipo particular 
de superficies poliédricas, los poliedros-
terreno. Resolución aproximada mediante 
metaheurísticas a los problemas de 
iluminación en triangulaciones planas. [MR06] 
[FLM08] [CS89] [M04]. 
ii) Optimización de rutas de vigilancia entre 
obstáculos poligonales mediante la aplicación 
de técnicas metaheurísticas. Resolución 
aproximada de diferentes variantes de 
problemas de vigilancia en polígonos, 
aplicando metaheurísticas. Metaheurísticas 
para la optimización de poligonizaciones de 
puntos en el plano. [Fe00] [LHL93] [CNN93] 
[Zy06]. 
iii) Optimización de pseudotriangulaciones, 
que satisfagan propiedades como bajo peso, 
dilación pequeña, número de apuñalamiento 
pequeño, entre otras, mediante la aplicación de 
técnicas metaheurísticas. [PV96] [RSS06] 
[GL07]. 
iv) Indexación espacio-temporal sobre objetos 
en movimiento para diversos escenarios. 
Estudio de nuevas estrategias de ruteo en 
grafos geométricos para su aplicación a 
objetos móviles. Aplicaciones de la vida real 
con herramientas de Geometría Computacional 
y Bases de Datos Espacio-Temporales. 
[DGG07] [GGSH07]. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
Entre los trabajos de investigación, podemos 
mencionar los siguientes: 
Existen aplicaciones que requieren manejar 
objetos espacio-temporales, es decir, objetos 
cuya posición espacial o forma cambia en 
distintos instantes de tiempo. Por consiguiente, 
deberían considerarse métodos de acceso 
espacio-temporales, que sean capaces de 
soportar estos nuevos tipos de datos y de 
responder tipos de consultas apropiados, 
satisfaciendo de esta manera, las demandas de 
los usuarios. En general, TimeSlice, Intervalo, 
Eventos y Trayectoria son los tipos de 
consultas de interés. En la línea de 
investigación, estudiamos métodos de acceso 
espacio-temporal, que integralmente, permiten 
resolver estos cuatro tipos de consultas, sin 
aumentar la complejidad espacio-temporal, en 
diversos escenarios. Desarrollamos las 
estructuras de almacenamiento, los algoritmos 
de consulta y la evaluación experimental, 
mostrando el buen desempeño de los distintos 
índices en aplicaciones de diferentes 
magnitudes respecto de la población de objetos 
en movimiento. [DGG06] [DGGG06] [DG07]. 
Como antecedentes acerca de los problemas 
geométricos de complejidad NP-duros tratados 
con técnicas metaheurísticas, en el ámbito de 
la geometría computacional, que se resolvieron 
utilizando este tipo de métodos aproximados, 
podemos mencionar: Minimum Vertex Guard 
[CH04], Maximum Hidden Vertex Set, 
[BCHM08], Descomposición de Minkowski 
[GLHT07].  
Como trabajo futuro, específicamente para 
problemas geométricos, tenemos encaminados 
los siguientes problemas de optimización de 
propiedades que pueden satisfacer algunas 
estructuras geométricas (triangulaciones, 
pseudotriangulaciones y poligonizaciones), 
tales como dilación, apuñalamiento, peso, 
grado, perímetro, entre otras. Por ello, 
consideraremos los siguientes problemas para 
 
las clases de estructuras geométricas 
mencionadas: construcciones de peso bajo, de 
dilación pequeña, con número de 
apuñalamiento pequeño, de bajo grado de 
vértices y de perímetro o área mínima. 
Por medio de la revisión, estudio y adecuación 
de técnicas metaheurísticas, proponemos 
realizar evaluaciones y validación mediante 
lotes de experimentación que abarquen un 
amplio espectro de instancias. Primeramente, 
se prevé la revisión de los algoritmos 
propuestos en la literatura para resolver de 
forma aproximada los problemas planteados. 
Se propone el estudio y análisis de adecuación 
algunas técnicas de computación evolutiva 
[BFM97]; y a posteriori, el estudio y análisis de 
adecuación de técnicas de basadas en el 
paradigma de Inteligencia Colectiva (Swarm 
Intelligence) [KE01], Optimización basada en 
Colonias de Hormigas (Ant Colony 
Optimization) [DS04], entre otras [MZFD04]. 
Para determinar la funcionalidad e impacto en 
la comunidad científica, los análisis incluirán 
el correspondiente tratamiento estadístico, y en 
caso de ser necesario, se realizarán 
comparaciones utilizando diferentes métricas 
para determinar la eficiencia, robustez e 
impacto de los resultados que se obtengan. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
Se han llevado a cabo actividades de 
cooperación mutua e intercambio recíproco de 
información científica, tecnología, desarrollo 
de nuevos conocimientos, creación y 
aplicación de nuevas tecnologías y 
emprendimientos en todos los campos que 
desarrollan sus actividades, con investigadores 
de otras universidades. Entre las actividades 
desarrolladas, se mencionan las siguientes: i) 
Actividades de formación académica, tales 
como cursos de postgrado, jornadas de 
capacitación, reuniones, seminarios, talleres, 
encuentros, entre otras. ii) Actividades de 
divulgación científica tales como charlas, 
conferencias, seminarios, entre otras, y 
publicaciones en congresos y revistas, 
contando alrededor de cincuenta trabajos 
publicados con referato en el ámbito nacional 
e internacional (Chile, Perú, España, 
Colombia). iii) Formación de Recursos 
Humanos: trabajos finales de Licenciatura en 
Ciencias de la Computación, tesis de Maestría 
en Ciencias de la Computación y tesis 
doctorales en desarrollo; iv) Direcciones de 
becas de investigación (CyT-FCFMyN-UNSL 
y CONICET); v) Pasantías de investigación y 
docencia.  
Las actividades se subvencionaron con fondos 
provenientes de i) Programa de Cooperación 
Interuniversitaria de la Agencia Española de 
Cooperación Iberoamericana (AECI); ii) 
Fondo para Mejoramiento de la Calidad 
Universitaria (FOMEC); iii) Proyecto 
AL2002-1010-2.43 / AL2003-1010-2.55 / 
AL2004-1010-2.53 / AL2005-PF-004 / 
AL2006-PF-013 / AL07-PAC-027 Geometría 
Computacional; iv) Proyecto AL08-PAC-16 
Geometría Computacional, Algoritmos 
Aproximados y Bases de Datos subvencionado 
por la Universidad Politécnica de Madrid; v) 
Proyecto Fondo para Mejoramiento de la 
calidad Institucional (FOMEI) de la 
Universidad Nacional de San Luis; vi) 
Proyecto Tecnologías avanzadas de Bases de 
Datos (22/F614) de la Universidad Nacional 
de San Luis; vii) Aportes del Departamento de 
Informática Facultad de Ciencias Físico, 
Matemáticas y Naturales de la Universidad 
Nacional de San Luis; viii) Subsidios de la 
Universidad Nacional de San Luis para 
traslados y pasantías de docentes, 
reglamentados por Ordenanzas Nº 01/90-CS y 
Nº 18/00-CS.  
Conjuntamente, nos proponemos continuar 
con las actividades integradoras y relacionadas 
al presente proyecto, proponiendo las 
siguientes actividades de formación 
académica, investigación, desarrollo y 
experimentación, diseño y desarrollo de 
índices espacio-temporales aplicables a 
diversos escenarios, y toda otras actividades 
académico-científicas vinculantes.  
 
 
 
 
 
 5. BIBLIOGRAFÍA  
[BCHM08] Bajuelos A., Canales S., Hernández, G., 
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Vigilancia, Universidad Politécnica de 
Madrid. 2004. 
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[DGG06] Díaz, A.J.; Gagliardi, E. O.; Gutierrez, 
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Congreso sobre Ingeniería e 
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Tecnológica del Perú (UTP), Lima, 
Perú. 2006. 
[DGG07] Díaz, A.J.; Gagliardi, E. O.; Gutierrez, 
G.; Algoritmo de Reunión Espacio-
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Proceedings of the 15th ACM-SIAM 
Symposium on Discrete Algorithms. 
2008. 
[GGSH07] Gagliardi, E.O.; Giraudi, D. C.;  Segura 
Guzmán, G. S.; Hernández Peñalver, 
Estrategias de ruteo para redes móviles 
vinculadas a índices espacio-
temporales.  XIII Congreso Argentino 
de Ciencias de la Computación. 2007. 
[GL07] Gudmundsson, J., Levcopoulos, C.; 
Minimum weight pseudo-triangulations. 
Computational Geomtry. Theory and 
applications. Elsevier Vol. 38-pages 
139-153, 2007. 
[GLHT07] Gagliardi E., Leguizamón M., 
Hernández Peñalver, G. Taranilla, M.T. 
Algoritmo genético para la 
Descomposición de Minkowski de 
polígonos convexos, XII Encuentro de 
Geometría Computacional, Valladolid, 
España. 2007. 
[LHL93] Liaw, B.C. ,Huang N.F., Lee, R.C.T. 
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[M04] Mulzer V. Minimum Dilation 
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2004 
[MR06] Mulzer W., Rote G. Minimum weight 
triangulation is NP-hard. In 
Proceedings of the 22nd Annual ACM 
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[MF04] Michalewicz Z., Fogel D., How to Solve 
It: Modern Heuristics, 2nd Edition, 
Springer, 2004. 
[PV96]  Pocchiola M.; Vegter G.. Pseudo-
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Proceedings of the 12th Annual ACM 
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Geometry: 291–300. 1996. 
[RSS06] Rote, Günter; Santos, Francisco; Streinu, 
Ileana. Pseudo-triangulations - a survey. 
2006. 
[Zy06] Zylinski P., Watched guards in art 
galleries, Journal of Geometry 84.164–
185. 2006. 
 


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Geometría computacional y bases de datos espacio-temporales

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Geometría Computacional y Bases de Datos Espacio-Temporales Maria Gisela Dorzán, Edilma Olinda Gagliardi, María Teresa Taranilla   Departamento de Informática, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales Universidad Nacional de San Luis, Argentina {mgdorzan, oli, tarani}@unsl.edu.ar Gregorio Hernández Peñalver  Departamento de Matemática Aplicada, Facultad de Informática Universidad Politécnica de Madrid, España gregorio@fi.upm.es  CONTEXTO El proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, N° 22/F614, de la Universidad Nacional de San Luis, tiene como objetivo principal el estudio de bases de datos avanzadas, o no convencionales, en donde se involucra el diseño y desarrollo de herramientas para administrar eficientemente sistemas de bases de datos no estructurados. Este proyecto posee tres líneas de investigación orientadas al desarrollo de nuevos modelos para buscar y administrar la información en almacenamientos de este tipo, donde los escenarios de exploración requieren modelos más generales tales como las bases de datos espacio-temporales, bases de datos de texto, espacios métricos, entre otros. En particular, la línea de investigación Geometría Computacional y Bases de Datos Espacio-Temporales, perteneciente a dicho proyecto, viene desarrollando actividades vinculadas al tratamiento de objetos de tipo geométrico, que son de utilidad en diversos campos de aplicación, por ejemplo, robótica, visión artificial, computación gráfica, sistemas de información geográfica, computación móvil, diseño asistido por computadora, entre otras, y que se relacionan en tales bases de datos. Entre los problemas de estudio, podemos mencionar el diseño de índices apropiados para el almacenamiento y consulta de datos de tipo espacio-temporales, que poseen propiedades geométricas, y que son integrales y adecuados para resolver consultas espacio-temporales. Además, entre los problemas de índole geométrica, han surgido aquellos para los que no existen algoritmos eficientes que los solucionen, porque son del tipo NP-duro, o aún no han sido objeto de estudio, y para los cuales proponemos encontrar soluciones aproximadas, mediante el uso de técnicas metaheurísticas.  Esta línea viene desarrollándose desde el año 2002, en forma conjunta con investigadores afines de proyectos locales y de la Universidad Politécnica de Madrid, en el marco de los convenios de cooperación institucional.   RESUMEN Respecto de las temáticas de investigación, hemos vinculado las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas, debido a que en diversas aplicaciones dentro del campo de las Ciencias de la Computación se requiere la construcción y manejo de diferentes objetos geométricos, con propiedades deseables. También, se requiere de repositorios no tradicionales, que conllevan a nuevos modelos de bases de datos para administrar y buscar información en ellos. Así, surge la necesidad de estudiar modelos como las bases de datos espacio-temporales. En particular, algunos de los problemas estudiados necesitan algoritmos eficientes para su resolución, pero dada su naturaleza NP-dura, utilizamos técnicas metaheurísticas para hallar soluciones aproximadas. En este trabajo, presentamos los tópicos más relevantes, actualmente en estudio, con las propuestas más recientes y/o de interés. Palabras clave: Bases de datos, bases de datos espacio-temporales, geometría computacional, metaheurísticas.   1. INTRODUCCIÓN Con la evolución de las tecnologías de información y comunicación, han surgido repositorios o almacenamientos no estructurados de información. Se consultan nuevos tipos de datos tales como datos geométricos, imágenes, audio y video, entre otros, siendo en algunos casos, que la información no necesariamente se estructura en claves y registros. Y en particular, algunas aplicaciones requieren guardar y consultar información histórica y actual, acerca de los cambios de forma y/o posición que tuvieron los objetos de estudio en diferentes escenarios a lo largo del tiempo, por lo que se requiere de modelos de bases de datos espacio-temporales para tales requerimientos. En este contexto, es necesario contar con herramientas teóricas, de base, que permitan modelar estos tipos de datos, realizar operaciones sobre ellos, definir lenguajes de consulta, analizar su expresividad, entre otras propiedades.  En el ámbito de la Geometría Computacional, se estudian problemas de tipo geométrico, respecto del diseño de algoritmos y/o estructuras geométricas adecuadas para su resolución. Por lo que, la geometría nos permite tener una visión diferente de los problemas, tal que cuando se aplican técnicas o estructuras geométricas en la resolución de los mismos, las soluciones pueden ser más apropiadas y/o viables de realizar.  Asimismo, en Geometría Computacional, surgen problemas de naturaleza NP-dura, o bien, para los cuales no se han encontrado hasta el momento algoritmos eficientes que los solucionen; incluso, puede ser que se desconozcan soluciones, pero que en cualquier caso puede existir la necesidad de encontrar respuestas a tales problemas, aunque las soluciones sean aproximadas o de naturaleza heurística.  En particular, resulta de interés el estudio de estructuras geométricas y problemas relacionados a las mismas, mediante el análisis de propiedades que constituyen medidas de calidad que permiten estimar cuán “buena” es la misma. La construcción de estas estructuras óptimas es un problema que no necesariamente admite soluciones exactas con algoritmos eficientes; en algunos casos está demostrado que son problemas NP-duros. Por ello, resulta un campo de interés, en el que se pueden lograr resultados significativos dado que es un área emergente en la comunidad científica, lo que le agrega mayor relevancia para abordar futuras investigaciones. El uso de algoritmos aproximados nos puede dar soluciones cercanas a las óptimas, los cuales pueden ser específicos para el problema tratado o formar parte de una estrategia general que se puede aplicar en la resolución de distintos problemas, como lo son las técnicas metaheurísticas.  Por lo expuesto, en esta línea nos dedicamos al estudio, diseño y desarrollo de índices espacio-temporales, aplicables a diversos escenarios de movimiento (redes, espacios libres de obstáculos, etc.), considerando la geometría como una disciplina marco en la cual se formalizan aspectos propios de los problemas involucrados. Además, en este contexto, nos planteamos el estudio de optimizaciones de estructuras tales como triangulaciones, pseudotriangulaciones y poligonizaciones. Entre las principales medidas de calidad consideramos el peso, la dilación, el número de apuñalamiento, entre otras. También, nos dedicamos al estudio de problemas de minimización de la suma de longitudes, minimización del camino más largo entre sus vértices, optimización del vector de ángulos de la triangulación, entre otros ejemplos.  2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO La Geometría Computacional estudia técnicas, algoritmos y estructuras de datos adecuadas para la resolución de problemas geométricos. Estos problemas se encuentran en diversas áreas de las Ciencias de la Computación, tales como Computación Gráfica, Planificación de Movimientos, Visión Computacional, Robótica, Recuperación de la Información, Bases de Datos Espacio-Temporales, entre otras. En particular, los problemas de interés en la línea de investigación son aquellos vinculados al diseño de índices espacio-temporales para resolver integralmente  consultas espacio-temporales y su vinculación con la problemática de objetos móviles; y al tratamiento de problemas geométricos de naturaleza NP-dura. En ambos casos, proponemos la búsqueda de soluciones para ellos, aunque éstas sean aproximadas. Con este fin, utilizamos las técnicas metaheurísticas, que proporcionan estrategias adecuadas para la resolución aproximada de múltiples problemas de optimización, en especial de aquellos para los que no existen algoritmos eficientes de resolución.  Entre los tópicos de estudio de la línea, destacamos los siguientes:  i) Estudio de triangulaciones de puntos que cumplan ciertas medidas de calidad como son el peso, la dilación y el número de apuñalamiento. Optimización de triangulaciones de peso, dilación y número de apuñalamiento mínimos utilizando técnicas metaheurísticas. Estudio de problemas de visibilidad o iluminación en un tipo particular de superficies poliédricas, los poliedros-terreno. Resolución aproximada mediante metaheurísticas a los problemas de iluminación en triangulaciones planas. [MR06] [FLM08] [CS89] [M04]. ii) Optimización de rutas de vigilancia entre obstáculos poligonales mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas. Resolución aproximada de diferentes variantes de problemas de vigilancia en polígonos, aplicando metaheurísticas. Metaheurísticas para la optimización de poligonizaciones de puntos en el plano. [Fe00] [LHL93] [CNN93] [Zy06]. iii) Optimización de pseudotriangulaciones, que satisfagan propiedades como bajo peso, dilación pequeña, número de apuñalamiento pequeño, entre otras, mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas. [PV96] [RSS06] [GL07]. iv) Indexación espacio-temporal sobre objetos en movimiento para diversos escenarios. Estudio de nuevas estrategias de ruteo en grafos geométricos para su aplicación a objetos móviles. Aplicaciones de la vida real con herramientas de Geometría Computacional y Bases de Datos Espacio-Temporales. [DGG07] [GGSH07].  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS Entre los trabajos de investigación, podemos mencionar los siguientes: Existen aplicaciones que requieren manejar objetos espacio-temporales, es decir, objetos cuya posición espacial o forma cambia en distintos instantes de tiempo. Por consiguiente, deberían considerarse métodos de acceso espacio-temporales, que sean capaces de soportar estos nuevos tipos de datos y de responder tipos de consultas apropiados, satisfaciendo de esta manera, las demandas de los usuarios. En general, TimeSlice, Intervalo, Eventos y Trayectoria son los tipos de consultas de interés. En la línea de investigación, estudiamos métodos de acceso espacio-temporal, que integralmente, permiten resolver estos cuatro tipos de consultas, sin aumentar la complejidad espacio-temporal, en diversos escenarios. Desarrollamos las estructuras de almacenamiento, los algoritmos de consulta y la evaluación experimental, mostrando el buen desempeño de los distintos índices en aplicaciones de diferentes magnitudes respecto de la población de objetos en movimiento. [DGG06] [DGGG06] [DG07]. Como antecedentes acerca de los problemas geométricos de complejidad NP-duros tratados con técnicas metaheurísticas, en el ámbito de la geometría computacional, que se resolvieron utilizando este tipo de métodos aproximados, podemos mencionar: Minimum Vertex Guard [CH04], Maximum Hidden Vertex Set, [BCHM08], Descomposición de Minkowski [GLHT07].  Como trabajo futuro, específicamente para problemas geométricos, tenemos encaminados los siguientes problemas de optimización de propiedades que pueden satisfacer algunas estructuras geométricas (triangulaciones, pseudotriangulaciones y poligonizaciones), tales como dilación, apuñalamiento, peso, grado, perímetro, entre otras. Por ello, consideraremos los siguientes problemas para  las clases de estructuras geométricas mencionadas: construcciones de peso bajo, de dilación pequeña, con número de apuñalamiento pequeño, de bajo grado de vértices y de perímetro o área mínima. Por medio de la revisión, estudio y adecuación de técnicas metaheurísticas, proponemos realizar evaluaciones y validación mediante lotes de experimentación que abarquen un amplio espectro de instancias. Primeramente, se prevé la revisión de los algoritmos propuestos en la literatura para resolver de forma aproximada los problemas planteados. Se propone el estudio y análisis de adecuación algunas técnicas de computación evolutiva [BFM97]; y a posteriori, el estudio y análisis de adecuación de técnicas de basadas en el paradigma de Inteligencia Colectiva (Swarm Intelligence) [KE01], Optimización basada en Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization) [DS04], entre otras [MZFD04]. Para determinar la funcionalidad e impacto en la comunidad científica, los análisis incluirán el correspondiente tratamiento estadístico, y en caso de ser necesario, se realizarán comparaciones utilizando diferentes métricas para determinar la eficiencia, robustez e impacto de los resultados que se obtengan.  4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS Se han llevado a cabo actividades de cooperación mutua e intercambio recíproco de información científica, tecnología, desarrollo de nuevos conocimientos, creación y aplicación de nuevas tecnologías y emprendimientos en todos los campos que desarrollan sus actividades, con investigadores de otras universidades. Entre las actividades desarrolladas, se mencionan las siguientes: i) Actividades de formación académica, tales como cursos de postgrado, jornadas de capacitación, reuniones, seminarios, talleres, encuentros, entre otras. ii) Actividades de divulgación científica tales como charlas, conferencias, seminarios, entre otras, y publicaciones en congresos y revistas, contando alrededor de cincuenta trabajos publicados con referato en el ámbito nacional e internacional (Chile, Perú, España, Colombia). iii) Formación de Recursos Humanos: trabajos finales de Licenciatura en Ciencias de la Computación, tesis de Maestría en Ciencias de la Computación y tesis doctorales en desarrollo; iv) Direcciones de becas de investigación (CyT-FCFMyN-UNSL y CONICET); v) Pasantías de investigación y docencia.  Las actividades se subvencionaron con fondos provenientes de i) Programa de Cooperación Interuniversitaria de la Agencia Española de Cooperación Iberoamericana (AECI); ii) Fondo para Mejoramiento de la Calidad Universitaria (FOMEC); iii) Proyecto AL2002-1010-2.43 / AL2003-1010-2.55 / AL2004-1010-2.53 / AL2005-PF-004 / AL2006-PF-013 / AL07-PAC-027 Geometría Computacional; iv) Proyecto AL08-PAC-16 Geometría Computacional, Algoritmos Aproximados y Bases de Datos subvencionado por la Universidad Politécnica de Madrid; v) Proyecto Fondo para Mejoramiento de la calidad Institucional (FOMEI) de la Universidad Nacional de San Luis; vi) Proyecto Tecnologías avanzadas de Bases de Datos (22/F614) de la Universidad Nacional de San Luis; vii) Aportes del Departamento de Informática Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales de la Universidad Nacional de San Luis; viii) Subsidios de la Universidad Nacional de San Luis para traslados y pasantías de docentes, reglamentados por Ordenanzas Nº 01/90-CS y Nº 18/00-CS.  Conjuntamente, nos proponemos continuar con las actividades integradoras y relacionadas al presente proyecto, proponiendo las siguientes actividades de formación académica, investigación, desarrollo y experimentación, diseño y desarrollo de índices espacio-temporales aplicables a diversos escenarios, y toda otras actividades académico-científicas vinculantes.        5. BIBLIOGRAFÍA  [BCHM08] Bajuelos A., Canales S., Hernández, G., Martins A. Estimating the Maximum Hidden Vertex Set in Polygons. CG&A, Perugia. 2008. [BFM97] Bäck T., Fogel D. y Michalewicz Z. Handbook of Evolutionary Computation. IOP Publishing Ltd and Oxford University Press. 1997. [CH04] Canales S., Hernández Peñalver, G. Métodos Heurísticos en Problemas Geométricos: Visibilidad, Iluminación y Vigilancia, Universidad Politécnica de Madrid. 2004. [CNN93] Carlsson, S. Nilsson B.J. Ntafos, S. Optimum guard covers and m- Watchmen Routes for restricted Polygons, International Journal of computational Geometry and Applications, 3(1) 85 105,1993. [CS89] Cole R. y Sharir M.. Visibility problems for polyhedral terrains. Journal of Symbolic Computation, 7, pp. 11–30. 1989. [DG07] Dorzán M. G., Gagliardi E. O. Índice espacio-temporal D*R-Tree: estudio experimental de su desempeño. XIX Encuentro Chileno de Computación, Jornadas Chilenas de Computación 2007- UNAP, Iquique, Chile. 2007. [DGG06] Díaz, A.J.; Gagliardi, E. O.; Gutierrez, G.; Algoritmo de reunión espacio-temporal usando MVR-Tree. II Congreso sobre Ingeniería e Investigación Científica, Universidad Tecnológica del Perú (UTP), Lima, Perú. 2006. [DGG07] Díaz, A.J.; Gagliardi, E. O.; Gutierrez, G.; Algoritmo de Reunión Espacio-Temporal usando estructura 3DR-tree podada. XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 2007. [DGGG06] Dorzán M. G., Gagliardi E. O., Gómez Barroso J. G.; Gutiérrez Retamal G. A.. Un nuevo índice eficiente para resolver diversas consultas espacio-temporales. CLEI 2006, Santiago de Chile, 2006.  [DS04] Dorigo M., Stützle T. Ant Colony Optimization. Massachusetts Institute of Technology. 2004. [Fe00] Fekete, S. P. On simple polygonalizations with optimal area. Discrete and Computational Geometry, 23, pp. 73-110. 2000. [FLM08] Fekete S., Lübbecke M. y Meijer H. Minimizing the Stabbing Number of Matchings, Trees, and Triangulations. Proceedings of the 15th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. 2008. [GGSH07] Gagliardi, E.O.; Giraudi, D. C.;  Segura Guzmán, G. S.; Hernández Peñalver, Estrategias de ruteo para redes móviles vinculadas a índices espacio-temporales.  XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. 2007. [GL07] Gudmundsson, J., Levcopoulos, C.; Minimum weight pseudo-triangulations. Computational Geomtry. Theory and applications. Elsevier Vol. 38-pages 139-153, 2007. [GLHT07] Gagliardi E., Leguizamón M., Hernández Peñalver, G. Taranilla, M.T. Algoritmo genético para la Descomposición de Minkowski de polígonos convexos, XII Encuentro de Geometría Computacional, Valladolid, España. 2007. [LHL93] Liaw, B.C. ,Huang N.F., Lee, R.C.T. The minimum cooperative guards problem on k-spiral polygons, in Proc. of CCCG’93, pp. 97–101. 1993. [M04] Mulzer V. Minimum Dilation Triangulation for the Regular n-gon. 2004 [MR06] Mulzer W., Rote G. Minimum weight triangulation is NP-hard. In Proceedings of the 22nd Annual ACM Symposium on Computational Geometry. 2006. [MF04] Michalewicz Z., Fogel D., How to Solve It: Modern Heuristics, 2nd Edition, Springer, 2004. [PV96]  Pocchiola M.; Vegter G.. Pseudo-triangulations: theory and applications. Proceedings of the 12th Annual ACM Symposium on Computational Geometry: 291–300. 1996. [RSS06] Rote, Günter; Santos, Francisco; Streinu, Ileana. Pseudo-triangulations - a survey. 2006. [Zy06] Zylinski P., Watched guards in art galleries, Journal of Geometry 84.164–185. 2006.  

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Geometría computacional y bases de datos espacio-temporales

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