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TIN2009-07516

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OPTIMIZACION DE SISTEMAS COMPLEJOS II

ESTE PROYECTO SE SITUA EN EL AREA DE LA OPTIMIZACION HEURISTICA Y CONSTITUYE LA CONTINUACION DEL PROYECTO OPTSICOM (), SU OBJETIVO ES EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE OPTIMIZACION MATEMATICA BASADAS EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS (SOFT... ver más

01/01/2009

86K€

Presupuesto del proyecto: 86K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 86K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE SITUA EN EL AREA DE LA OPTIMIZACION HEURISTICA Y CONSTITUYE LA CONTINUACION DEL PROYECTO OPTSICOM (), SU OBJETIVO ES EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE OPTIMIZACION MATEMATICA BASADAS EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS (SOFT COMPUTING) Y DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PARA LA RESOLUCION DE PROBLEMAS Y AYUDA EN LA TOMA DE DECISIONES EN SISTEMAS COMPLEJOS, LOS SISTEMAS COMPLEJOS APARECEN EN NUMEROSOS CAMPOS, DESDE LA ECONOMIA A LA INGENIERIA Y EN MUCHAS OCASIONES COMBINAN LA OPTIMIZACION Y LA SIMULACION, EN ESTE PROYECTO SE COMPLETARA EL SOFTWARE INICIADO EN EL PROYECTO PRECEDENTE PARA LA OPTIMIZACION DE DIFERENTES MODELOS CON EL OBJETIVO DE DAR SOLUCION A UN AMPLIO ESPECTRO DE PROBLEMAS TEORICOS Y APLICADOS,DISTINGUIMOS ENTRE DOS GRANDES FAMILIAS DE PROBLEMAS DIFICILES DE OPTIMIZACION: (1) LOS BASADOS EN MODELOS ESTRUCTURADOS, (2) AQUELLOS CUYO MODELO NO ES CONOCIDO TOTALMENTE, EN EL PRIMER CASO, EN LOS QUE SE CONOCE UNA DESCRIPCION O FORMULACION MATEMATICA COMPLETA, ABORDAREMOS LOS MODELOS MAS UTILIZADOS EN LA PRACTICA, PROPONIENDO METODOS DE RESOLUCION EFICIENTES BASADOS EN LOS PROCEDIMIENTOS META-HEURISTICOS CON EL FIN DE CUBRIR UNA AMPLIA CLASE DE PROBLEMAS, EN EL SEGUNDO CASO, EN EL QUE EL MODELO NO ES COMPLETAMENTE CONOCIDO, SE DESARROLLARAN METODOS EVOLUTIVOS QUE INCORPORAN ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE BASADAS EN MECANISMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, EN MUCHOS DE ESTOS PROBLEMAS, LA EVALUACION DE LA FUNCION OBJETIVO CONLLEVA LA EJECUCION DE UN PROCESO DE SIMULACION, RESULTANDO MUY COSTOSA EN TIEMPO, POR ELLO, LOS METODOS DE RESOLUCION INCORPORARAN UNA HERRAMIENTA DE PREDICCION-ESTIMACION BASADA EN REDES NEURONALES PARA AUMENTAR LA EFICACIA DEL PROCESO, EN LOS DOS CASOS, LOS METODOS PROPUESTOS SE COMPARARAN CON LOS MEJORES METODOS EXISTENTES PARA ESE TIPO DE PROBLEMAS TANTO EN EL AMBITO ACADEMICO COMO EN EL COMERCIAL, DICHOS METODOS SE IMPLEMENTARAN EN LA APLICACION DESARROLLADA QUE PROPORCIONE SOLUCIONES DE GRAN CALIDAD, LA LABOR INVESTIGADORA REALIZADA SE REFLEJARA EN PUBLICACIONES CIENTIFICAS DE IMPACTO INTERNACIONAL, PROBLEMAS DE OPTIMIZACION\ALGORITMOS METAHEURISTICOS\METODOS EVOLUTIVOS\PROGRAMACION MATEMATICA

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