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PID2019-106453GA-I00

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ESTUDIO DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACION COMBINATORIA Y RESOLUCION MEDIANTE DESARROL...

ESTUDIO DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACION COMBINATORIA Y RESOLUCION MEDIANTE DESARROLLOS ALGORITMICOS LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION COMBINATORIA ESTAN MUY PRESENTES EN DIFERENTES AMBITOS DE LA SOCIEDAD, DADA LA RELEVANCIA DE ESTE TIPO DE PROBLEMAS, LOS COPS HAN SIDO OBJETO DE ESTUDIO DE FORMA RECURRENTE POR PARTE DE LA COMUNIDAD D... ver más

01/01/2019

UPV

35K€

Presupuesto del proyecto: 35K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 44

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Participantes

UPV

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 44

Presupuesto del proyecto 35K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION COMBINATORIA ESTAN MUY PRESENTES EN DIFERENTES AMBITOS DE LA SOCIEDAD, DADA LA RELEVANCIA DE ESTE TIPO DE PROBLEMAS, LOS COPS HAN SIDO OBJETO DE ESTUDIO DE FORMA RECURRENTE POR PARTE DE LA COMUNIDAD DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INVESTIGACION OPERATIVA, EN ESE SENTIDO, LA COMUNIDAD DE LA OPTIMIZACION HA DESARROLLADO UN GRAN NUMERO DE ALGORITMOS CLASIFICADOS POR LO GENERAL COMO EXACTOS, HEURISTICOS Y METAHEURISTICOS, DEBIDO AL RETO QUE SUPONE ALCANZAR LA SOLUCION OPTIMA EN UN COP, LOS ALGORITMOS META-HEURISTICOS SE HAN CONVERTIDO EN UNA SOLIDA ALTERNATIVA A LOS METODOS CLASICOS DE OPTIMIZACION, A PESAR DE CARECER DE LA FORMALIZACION Y PROPIEDADES MATEMATICAS DE ESTOS ULTIMOS, LOS META-HEURISTICOS SON CAPACES DE OBTENER SOLUCIONES CERCANAS A LA OPTIMA EN TIEMPOS DE COMPUTO RAZONABLES, ESTAS CARACTERISTICAS HAN HECHO QUE EN LAS ULTIMAS DECADAS SE HAYAN PROPUESTO INFINIDAD DE NUEVOS PARADIGMAS METAHEURISTICOS INSPIRADOS EN ALGUN FENOMENO NATURAL/CULTURAL DEL MUNDO REAL, A PESAR DE QUE ALGUNOS DE ESTOS TRABAJOS, FUERON PIONEROS, DESAFORTUNADAMENTE, LA GRAN MAYORIA DE LOS TRABAJOS PUBLICADOS POSTERIORMENTE HAN CONTINUADO UNA LINEA QUE ALEJA LA INVESTIGACION EN METAHEURISTICOS DEL RIGOR CIENTIFICO,EN ESTA PROPUESTA DE PROYECTO, PRESENTAMOS 4 LINEAS DE INVESTIGACION QUE TIENEN COMO EJE CENTRAL EL ESTUDIO DE LOS COP, EN ESTE SENTIDO, QUE SE PRETENDEN ABORDAR MEDIANTE UNA METODOLOGIA EN DOS PASOS, EN EL QUE, EN UN PRIMER PASO, SE REALIZARA UN ESTUDIO TEORICO DEL PROBLEMA, Y A CONTINUACION, EN EL SEGUNDO PASO, SE EMPLEARA DICHO CONOCIMIENTO PARA PROPONER ALGORITMOS METAHEURISTICOS,LA PRIMERA LINEA DE INVESTIGACION CONSISTE EN ESTUDIAR LA FUNCION OBJETIVO DE COPS BASADAS EN PERMUTACIONES Y ESTUDIAR SU EFECTO EN EL DESARROLLO DE EDAS, PARA ELLO, SE PROPONE ESTUDIAR TRANSFORMACIONES BIYECTIVAS DEL ESPACIO DE BUSQUEDA Y REALIZAR UN ESTUDIO TEORICO DE LA CONVERGENCIA DE LOS EDAS, LA SEGUNDA LINEA DE INVESTIGACION PLANTEA UTILIZAR EL FRAMEWORK DE FOURIER EN EL QUE ESTUDIAR Y COMPARAR COPS BASADAS EN PERMUTACIONES, CONCRETAMENTE, SE PRETENDE UTILIZAR LA TRANSFORMADA DE FOURIER SOBRE EL GRUPO SIMETRICO, ESTA TRANSFORMADA PERMITE ESTUDIAR LA INTERSECCION ENTRE LOS DIFERENTES PROBLEMAS DE PERMUTACIONES, Y DE ESTA MANERA ELABORAR UNA TAXONOMIA DE INSTANCIAS EN FUNCION DE SU DIFICULTAD, EN LA TERCERA LINEA DE INVESTIGACION, PLANTEAMOS ESTUDIAR COPS MEDIANTE SU DESCOMPOSICION EN LANDSCAPES ELEMENTALES, EL OBJETIVO CONSISTE EN HALLAR UNA RELACION DIRECTA ENTRE LOS COEFICIENTES DE LAS FUNCIONES ELEMENTALES DE UNA INSTANCIA DE UN PROBLEMA, Y LA DIFICULTAD DE LA MISMA PARA UN ALGORITMO BASADO EN BUSQUEDA LOCAL, LA IDEA ES QUE LA BASE DE LOS LANDSCAPES ELEMENTALES PERMITA ENTENDER LA ESTRUCTURA INTERNA DEL PROBLEMA DE OPTIMIZACION, Y COMO SE GENERA LA DIFICULTAD A PARTIR DE ESTE ENFOQUE, POR ULTIMO, EN LA CUARTA LINEA DE INVESTIGACION QUE PLANTEAMOS SE PRETENDE ADOPTAR EL CONTEXTO DE TRANSFER LEARNING Y IDENTIFICAR GRUPOS DE INSTANCIAS QUE TENGAN UNA DIFICULTAD SIMILAR PARA UN ALGORITMO DE INTERES, PARA ELLO, SE INVESTIGARA UN HYPER-HEURISTICO BASADO EN REDES NEURONALES, QUE, DADA UNA INSTANCIA DEL PROBLEMA, PERMITA DE MANERA AUTOMATICA DISEÑAR EL ALGORITMO METAHEURISTICO QUE MEJOR FUNCIONE, POSTERIORMENTE, EVALUAREMOS LA TRANSFERIBILIDAD DE LOS ALGORITMOS GENERADOS SOBRE OTROS CONJUNTOS DE INSTANCIAS, Y DE ESTA FORMA, IDENTIFICAR GRUPOS DE INSTANCIAS SOBRE LAS QUE SE OBSERVEN RENDIMIENTOS SIMILARES DEL ALGORITMO, PROBLEMA DE OPTIMIZACION COMBINATORIA\TRANSFORMADA DE FOURIER\DESCOMPOSICION EN LANDSCAPES ELEMENTALES\TRANSFER LEARNING\METAHEURISTICO\PERMUTACION\TAXONOMIZACION

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