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MTM2008-03032

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LOCALIZACION CONTINUA. NUEVAS APLICACIONES, MODELOS Y ALGORITMOS.

CON ESTE PROYECTO, DE UN AÑO DE DURACION, SE CONSOLIDARAN LAS LINEAS DE TRABAJO DE LOS ULTIMOS AÑOS, AL TIEMPO QUE SE EXPLORARAN NUEVOS PROBLEMAS, EL EJE CONDUCTOR SERA, COMO EN PROYECTOS ANTERIORES, EL MODELADO Y RESOLUCION DE PR... ver más

01/01/2008

19K€

Presupuesto del proyecto: 19K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3672

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3672

Presupuesto del proyecto 19K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto CON ESTE PROYECTO, DE UN AÑO DE DURACION, SE CONSOLIDARAN LAS LINEAS DE TRABAJO DE LOS ULTIMOS AÑOS, AL TIEMPO QUE SE EXPLORARAN NUEVOS PROBLEMAS, EL EJE CONDUCTOR SERA, COMO EN PROYECTOS ANTERIORES, EL MODELADO Y RESOLUCION DE PROBLEMAS DE LOCALIZACION CONTINUA, ENTENDIDA ESTA EN UN SENTIDO AMPLIO, COMO CONTINUACION DE TRABAJOS DEL EQUIPO RECIENTEMENTE PUBLICADOS O EN CURSO SOBRE PROBLEMAS DE LOCALIZACION DE HIPERPLANOS CON IMPLICACIONES EN ANALISIS DISCRIMINANTE, ABORDAREMOS DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIOBJETIVO EL PROBLEMA DE SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) MULTIGRUPO, DONDE LOS COSTES DE CLASIFICACION INCORRECTA EN LOS DISTINTOS GRUPOS SON DIFERENTES, Y ANALIZAREMOS EL PROBLEMA DE OPTIMIZACION GLOBAL DE LOCALIZACION DEL HIPERPLANO MINIMIZANDO UNA FUNCION NO LINEAL DE LAS DISTANCIAS DE LOS DATOS (PUNTOS O BOLAS) AL SEMIESPACIO DE CLASIFICACION CORRECTA, APROVECHANDO LA SIMILITUD DE LA ESTRUCTURA ENTRE LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION QUE APARECEN EN SVM Y EN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) ABORDAREMOS PROBLEMAS DE SVR CON INCERTIDUMBRE, MODELADOS COMO PROBLEMAS DE LOCALIZACION DE HIPERPLANOS CON DATOS QUE, EN VEZ DE PUNTOS, SON HIPER-RECTANGULOS O BOLAS DE UNA CIERTA NORMA, TAMBIEN ABORDAREMOS LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION DE TAMAÑO GRANDE Y COMPLEJOS QUE APARECEN EN EL SVR TRAS BINARIZAR LOS DATOS, ADEMAS DE LAS LINEAS ANTERIORES COMENZAREMOS EL ANALISIS DE PROBLEMAS DE MODELOS DE LOCALIZACION CON COMPETENCIA (MAXIMO CUBRIMIENTO, LIDER-SEGUIDOR) CON FUNCIONES DE ATRACCION NO LINEALES (HUFF GENERALIZADO) USANDO ALGORITMOS BASADOS EN OPTIMIZACION D,C, LOS ALGORITMOS SE DISEÑARAN TANTO PARA PROBLEMAS SOBRE EL PLANO COMO PARA PROBLEMAS SOBRE GRAFOS Y EN MODELOS MIXTOS (LOCALIZACION PLANA CON UNA RED DE VIAS RAPIDAS), Y ESPERAMOS BATIR EN TIEMPO DE COMPUTO A LOS ALGORITMOS RECIENTEMENTE PUBLICADOS POR OTROS ESPECIALISTAS, LOCALIZACIÓN CONTINUA\CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN\OPTIMIZACIÓN GLOBAL\CUBRIMIENTO

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