Los problemas de optimización en ambientes no estacionarios representan un área de importancia creciente. Esto se refleja en el número de publicaciones en las conferencias internacionales de los últimos años como también en las aplicaciones emergentes en la industria, por ejemplo, en tareas de control y scheduling dinámico. Los problemas que en estos campos se presentan están actualmente asociados o acoplados con fenómenos tales como cambios en los criterios de optimización, emergencia-desaparición de restricciones, etc. Desde el punto de vista de la presente línea de investigación los dos aspectos antes mencionados se atacan, el cambio en los criterios de optimización se refleja en el estudio de funciones de fitness dinámicas mientras qu...
Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
[Resumen] En este trabajo se realiza un análisis detallado del problema de optimización del confort ...
La finalidad de este proyecto es el diseño y desarrollo de algoritmos competitivos (heurísticos y me...
Los problemas de optimización en ambientes no estacionarios representan un área de importancia creci...
Los problemas de optimización en ambientes no estacionarios representan un área de importancia creci...
La optimización es un tópico clave en Ciencias de la Computación, y dentro de ella especialmente en ...
Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problem...
El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problem...
El trabajo de este proyecto está orientado a investigar la problemática de la Optimización en la Pla...
Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problem...
Los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos. Una tendencia ...
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Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
[Resumen] En este trabajo se realiza un análisis detallado del problema de optimización del confort ...
La finalidad de este proyecto es el diseño y desarrollo de algoritmos competitivos (heurísticos y me...
Los problemas de optimización en ambientes no estacionarios representan un área de importancia creci...
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La optimización es un tópico clave en Ciencias de la Computación, y dentro de ella especialmente en ...
Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problem...
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Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales ...
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Los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos. Una tendencia ...
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[Resumen] En este trabajo se realiza un análisis detallado del problema de optimización del confort ...
La finalidad de este proyecto es el diseño y desarrollo de algoritmos competitivos (heurísticos y me...