Sistemas inteligentes distribuidos para resolver problemas de optimización

En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquina...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Alfonso, Hugo, Bermúdez, Carlos, Fernandez, Natalia, Minetti, Gabriela F., Salto, Carolina, Stark, Natalia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2003
Materias:
Ciencias Informáticas
Sistemas Paralelos y Distribuidos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Optimización
Parallel
Distributed Systems
Métodos Exactos y Heurísticos
Computación Evolutiva.
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21450
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquinas, redes y entornos como Internet. Los problemas de optimización más atacados son los de: asignación de recursos, balance en la línea de ensamblaje, planificación y programación (scheduling), corte y empaquetado de una o varias dimensiones (cutting/packing), etc. Y ellos cuentan con la particularidad de cubrir una importante cantidad de problemas ingenieriles y productivos en nuestra región, y su aplicación puede producir un favorable impacto económico. El objetivo principal de esta línea de investigación comprende el diseño y desarrollo de algoritmos en entornos distribuidos para la resolución de problemas de creciente dificultad (NP-duros), utilizando técnicas heurísticas y exactas tales como el recocido simulado, búsqueda tabú, búsqueda local y sus posibles hibridaciones, como así también diferentes técnicas relacionadas con los algoritmos evolutivos. De estos algoritmos se analizará la relación eficacia/eficiencia para obtener patrones del comportamiento de los mismos. La implementación en entornos distribuidos se realizará para que a través del paralelismo de las operaciones se puedan alcanzar soluciones de alta calidad rápidamente.
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