Algoritmos bioinspirados

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Implementación de un esquema robótico para la optimización de comportamientos en ambientes no estructurados utilizando algoritmos bioinspirados

Implementación de un esquema robótico para la optimización de comportamientos en ambientes no estructurados utilizando algoritmos bioinspirados

Se sabe que la naturaleza es por excelencia una gran fuente de inspiraci´ on para re- solver problemas dif´ıciles y complejos en ciencias de la computaci´ on, sin embargo la naturaleza tambi´ en ha servido como soporte para otras ciencias, como por ejemplo la psicolog´ıa, la sociolog´ıa, entre otras. Siempre encuentra la soluci´ on ´ optima para re- solver su problema de mantener el equilibrio perfecto entre sus componentes, esto es debido a que la naturaleza lleva miles de a˜ nos trabajando en encontrar soluciones, es as´ı como la naturaleza toma ventaja sobre cualquier ciencia humana, y es debido a esto que muchas veces los cient´ıficos al enfrentarse a alg´ un problema “x” primero investigan si la naturaleza ya ha resuelto problemas de tipo “x” para poder inspirarse de eso y as´ı llegar a una posible soluci´ on del problema presentado. ´ Esta es la idea detr´ as del computo bioinspirado. Los algoritmos bioinspirados son una metaheur´ıstica que imitan a la naturaleza para resolver problemas de optimizaci´ on, esto es una apertura para una nueva era en la computaci´ on [Binitha and S Siva, 2012].

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Diseño de algoritmos bioinspirados para el problema multiobjetivo p-mediana bajo incertidumbreA multi-objective evolutive algorithm approach for the multiobjective p-Median problem under uncertainty

Diseño de algoritmos bioinspirados para el problema multiobjetivo p-mediana bajo incertidumbreA multi-objective evolutive algorithm approach for the multiobjective p-Median problem under uncertainty

El problema de localizaci´ on de instalaciones bajo ambientes de incertidumbre es un problema importante y desafiante. Su objetivo es la ubicaci´ on ´ optima de las instala- ciones o centros de distribuci´ on que sirven a un conjunto de nodos o clientes que se en- cuentran distribuidos en una regi´ on determinada. Una forma de resolver este problema es modelando la incertidumbre por medio de escenarios para optimizar alg´ un criterio de robustez, tal como el lamento promedio o el m´ aximo lamento sobre todos esos escenar- ios. Se propone entonces emplear una metodolog´ıa de soluci´ on y an´ alisis aproximado de problemas multiobjetivo basada en algoritmos evolutivos para resolver un problema de localizaci´ on de instalaciones (p-mediana) multiobjetivo bajo incertidumbre. Para ello, el estudio se divide en dos partes: en la primera se modela el problema de dise˜ no robusto como uno de optimizaci´ on del lamento promedio y m´ aximo lamento, el cual se resuelve por medio de un algoritmo evolutivo, el NSGA-II. Con este mismo algoritmo se analiza el efecto de las variaciones en el cambio de los par´ ametros del problema y del algoritmo evolutivo sobre la calidad de las soluciones obtenidas. En la segunda parte se propone modelar el dise˜ no robusto-confiable como un problema de optimizaci´ on de tres objetivos: lamento promedio, m´ aximo lamento y confiabilidad.

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Diseño de algoritmos bioinspirados para la selección de características en el análisis de sentimientos de documentos en españolDesign of Bio-inspired Algorithms for Feature Selection on Sentiment Analysis of Documents in Spanish

Diseño de algoritmos bioinspirados para la selección de características en el análisis de sentimientos de documentos en españolDesign of Bio-inspired Algorithms for Feature Selection on Sentiment Analysis of Documents in Spanish

El conjunto de caracter´ısticas utilizado suele ser bastante grande y no todas las carac- ter´ısticas son relevantes. Para obtener el mejor subconjunto de caracter´ısticas hay que eli- minar aquellas que no sean ´ utiles o sean redundantes. Existen dos enfoques para realizar la selecci´ on de caracter´ısticas (Garc´ıa Castellano, 2009): mediante filtrado, donde se seleccio- nan las variables bas´ andose en medidas sobre los datos; y por envoltura, donde las variables de seleccionan utilizando el algoritmo de aprendizaje como si fuese caja negra. En el en- foque mediante filtrado se utilizan m´ etodos basados en umbral y por envoltura, algoritmos bio-inspirados utlizando un clasificador en su funci´ on de evaluaci´ on.

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Algoritmos bioinspirados para la sintonización de sistemas de control con retardoBio-inspired algorithms for the tuning of time-delay control systems

Algoritmos bioinspirados para la sintonización de sistemas de control con retardoBio-inspired algorithms for the tuning of time-delay control systems

Además de los resultados de búsqueda, es necesario evaluar el desempeño de los algoritmos utilizados; en este caso, el costo computacional medido en tiempo de ejecución. Los tiempos de ejecución se pueden observar en la última columna de las tablas 4 y 7. En un inicio las simulaciones de optimización fueron ajustadas a cincuenta iteraciones con una población de treinta individuos para cada algoritmo, con lo cual se permitía realizar una comparación adecuada. Realizando esto, se pudo apreciar que el algoritmo de optimización por enjambre de partículas realizaba sus búsquedas en la mitad de tiempo que el algoritmo evolución diferencial, por lo que se decidió elevar el número de iteraciones al algoritmo PSO, para igualar el costo computacional y observar si se obtenían mejores resultados.

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BIBLIOTECAS PARA DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS PARALELOS BIOINSPIRADOS

BIBLIOTECAS PARA DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS PARALELOS BIOINSPIRADOS

Os algoritmos bioinspirados simulam o comportamento de agentes, membros da população diante da colônia e são utilizados para solução de problemas complexos devido a capacidade de evolução, ou seja, de melhorar uma solução. As bibliotecas possuem métodos prontos que abstraem uma certa computação e facilitam a programação, pois reduzem a complexidade da implementação. Este trabalho visa pesquisar as bibliotecas existentes que contêm algoritmos de enxame, verificar se aplicam técnicas de paralelismo e identificar os algoritmos que são desenvolvidos. Para a coleta de dados desta pesquisa foram utilizadas as bases indexadoras Google Acadêmico, IEEE Xplore e Springer Link e para a filtragem foram estabelecidos critérios de exclusão. Os resultados mostram as bibliotecas encontradas, apresentando a linguagem de programação utilizada, as técnicas de paralelismo aplicadas e os algoritmos implementados. Aplicações reais demandam computação e qualidade, com o auxílio de bibliotecas específicas e técnicas de processamento paralelo o desenvolvimento de algoritmos é otimizado, simplificado, rápido e eficaz.

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Bio-Route: un simulador para redes de sensores inalámbricos

Bio-Route: un simulador para redes de sensores inalámbricos

El simulador permitió verificar de manera rigurosa el desempeño de los diferentes algoritmos imple- mentados; para tal fin se realizaron enrutamiento de redes de hasta 1000 nodos y, debido a la característica del simulador de generar los datos relevantes de las diferentes simulaciones, se pudieron hacer comparaciones muy exhaustivas de diferentes aspectos del enrutamiento tales como: la longitud, el gasto de energía y la eficiencia (medida en la cantidad de sensores activados) de la ruta encontrada. En la figura 3 se muestra la comparación de los algoritmos bioinspirados considerando la longitud lograda por el enrutamiento para una red de 100 sensores. No se entrará en detalle de los algoritmos implementados pues no constituye el objetivo de este trabajo.

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9088 pdf

9088 pdf

En este capítulo presentamos los algoritmos que permiten calcular algunas propiedades homotópicas de una imagen digital: los algoritmos de contracción y expansión combinatoria, que preservan el tipo homotópico; los algoritmos que nos sirven para calcular la característica de Euler y los números de Betti, y el algoritmo de esqueletización, el cual conserva los rasgos y el tipo homotópico de la imagen original. Damos la justificación de su validez al aplicarlos en las imágenes digitales haciendo referencia a los resultados teóricos que se presentan en los capítulos anteriores.

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Análisis y representación gráfica de los datos

Análisis y representación gráfica de los datos

No obstante, la vasta cantidad de información con gran variabilidad inter e intrasu- jetos y algunos datos que producen confusión dificultan el análisis de los datos que son importantes para dar respuesta a la pregunta de investigación. Por esta razón se acude también al análisis manual, tarea que puede volverse un proceso tedioso, pues consume una gran cantidad de tiempo (Salvucci, 1999). El análisis manual conduce, por ejemplo, a una segmentación y etiquetado de los objetos, con el fin de procesar las fijaciones en los objetos presentes en un escenario. Labores como esta se han simpli- ficado con el uso de herramientas tecnológicas como las ofrecidas por The LabelMe object-annotated image database (Russell, Torralba, Murphy y Freeman, 2008). Dado que la mayoría de los sistemas de eye tracking arrojan datos brutos que incluyen al menos las coordenadas X y Y, una marca de tiempo que indica cuando ocurrió un evento determinado e información sobre el diámetro de la pupila o sobre la métrica de fijación, es necesario simplificar el análisis de datos, para lo cual diversos autores han propuesto una serie de algoritmos. Los algoritmos que se elijan para condensar la gran cantidad de datos en bruto estarán determinados por la pregunta de investi- gación (Sasson y Elison, 2012).

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Sistema de conteo automático de flujo de personas por medio de visión artificial

Sistema de conteo automático de flujo de personas por medio de visión artificial

La propuesta del mejor escenario de evaluación para ambos algoritmos condujo a la implementación de ambos para verificar con certeza la complejidad y desempeño de cada uno de los códigos, por una parte se implementó un algoritmo que no depende de una base de datos ni entrenamiento previo, el cual funciona bastante bien si se configuran los parámetros correctos para el escenario seleccionado, su velocidad de procesamiento por fotograma llega a situarse por encima de los 90 frames por segundo a una resolución de 640x480 pixeles y su detección no es dependiente de la perspectiva de la cámara, en contra parte requiere que la fuente de video sea lo más fidedigna posible y el éxito del mismo deprende de los buenos resultados que genere la técnica de sustracción de fondo implementada.

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Hibridación del aprendizaje local y el aprendizaje de funciones de distancia

Hibridación del aprendizaje local y el aprendizaje de funciones de distancia

Ya sea totalmente local, o mediante la mejora intermedia referida anterior- mente, este tipo de algoritmos mantiene su dependencia de la función de distancia utilizada para determinar la vecindad de cada instancia. Cuando no hay ningún conocimiento previo disponible, la mayoría de las implementacio- nes utilizan la función de distancia Euclidiana (suponiendo que los ejemplos se representan como entradas vectoriales). Esta función, sin embargo, ignora cualquier regularidad estadística que pueda obtenerse a partir del conjunto de entrenamiento. Idealmente, se podría adaptar la función de distancia a la aplicación específica que se desarrolla [Weinberger et al., 2006 ; Weinberger y Saul, 2009 ]. Suponga, por ejemplo, que se quiere clasificar imágenes de ros- tros según su edad y según su género. Difícilmente puede ser óptimo utilizar la misma función de distancia para estos dos problemas, incluso si en ambas tareas, las distancias se calculan entre el mismo conjunto de características extraídas (por ejemplo, los píxeles, histogramas de color, etc.). Recientemen- te se ha demostrado que, incluso una simple transformación lineal de las características de entrada, puede conducir a las mejoras significativas en la clasificación de k-NN [Weinberger et al., 2006 ; Xing et al., 2003 ; Goldberger et al., 2004 ; Weinberger y Saul, 2009 ].

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Análisis comparativo a nivel teórico y práctico de los algoritmos criptográficos orientado hacia la solución del problema en la seguridad del transporte de documentos digitales

Análisis comparativo a nivel teórico y práctico de los algoritmos criptográficos orientado hacia la solución del problema en la seguridad del transporte de documentos digitales

Los generadores de número aleatorio son otro aspecto en el cual los sistemas criptográficos fallan a menudo. Los buenos generadores de números aleatorios son difíciles de diseñar porque su seguridad depende a menudo de los detalles de la dotación física y del software; el sistema criptográfico puede ser fuerte, pero si el generador de número aleatorio produce claves débiles, el sistema es mucho más fácil de romperse. [6] Los tiempos de respuesta de los algoritmos son otro factor a destacar, no solo porque la puesta en práctica de algunos sea lenta precisamente por la cantidad de procesos tan complejos que maneja y por ende los recursos que consume; sino también porque mediante tarjetas inteligentes y haciendo cálculos estimativos, es posible saber por ejemplo que un retardo de un 0 dentro de un bit es más corto que el de un 1 y de esta forma estimando tales tiempos se pueden obtener los bits para su posterior desciframiento; lo anterior expuesto en un seminario de la Facultad de Matemáticas de la Universidad del Cauca por el Doctor Julio López, Profesor de la Universidad de Campinhas Brasil, en Julio de 2006 hablando específicamente de los algoritmos de curvas elípticas.

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Generación de árboles Filogenéticos por Medio de Algoritmos Genéticos de Función Objetivo Híbrido

Generación de árboles Filogenéticos por Medio de Algoritmos Genéticos de Función Objetivo Híbrido

Existen varios sistemas que utilizan heurísticas para generar árboles filogenéticos, pero el más representativo, fue creado por Clare Bates Cogdon, quien propuso una aplicación basada en algoritmos genéticos para construcción de filogenias, que es un acercamiento utilizado por los biólogos para estudiar la relación evolutiva entre los organismo y lo llamó “Gaphyl: An Evolutionary Algorithms Approach for the Study of Natural Evolution” [BATES,2000],. La diferencia entre los métodos de construcción de filogenias anteriores y Gaphyl radica en que a diferencia de los métodos tradicionales de construcción de filogenias que buscan de manera exhaustiva el mejor modelo evolutivo, Gaphyl lo realiza por medio de búsquedas heurísticas para buscar la mejor hipótesis de evolución, debido a que con el método de búsqueda exhaustiva el problema se vuelve poco práctico. Es de esta manera que Gaphyl puede producir buenos resultados en mucho menor tiempo que por métodos tradicionales. Gaphyl se basó en dos paquetes computacionales utilizados ampliamente que son “PHYLIP” y “Genesis”, el primer paquete es un sistema que agrupa varias herramientas para la evaluación de filogenias, mientras que el segundo es un sistema que apoya a la realización de experimientos utilizando algoritmos genéticos, Bates fusionó ambos métodos utilizando algoritmos genéticos para generar los árboles y la evaluación de Phylip del paquete de Parsimonia para evaluar dichos árboles.

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Algoritmos de búsqueda de patrones de texto

Algoritmos de búsqueda de patrones de texto

El desarrollo del presente trabajo de titulación forma parte de un proyecto de investigación del Ing. Luis Cedeño Valarezo, titulado: Procesamiento de textos con gran cantidad de datos, donde las autoras aportan en: Determinar la eficiencia de los algoritmos de búsqueda de patrones en textos, para establecer cuál o cuáles presentan un mejor comportamiento. Con esta intervención se obtuvo el análisis de los algoritmos, así, como los resultados obtenidos del estudio de la eficiencia y eficacia de los mismos.

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ACADEMIA DE COMPUTACIÓN Licenciatura en Sistemas Computacionales Escuela Superior de Tlahuelilpan

ACADEMIA DE COMPUTACIÓN Licenciatura en Sistemas Computacionales Escuela Superior de Tlahuelilpan

Los Algoritmos permiten describir claramente una serie de instrucciones que debe realizar la computadora para lograr un resultado previsible. Vale la pena recordar que un procedimiento de la computadora consiste de una serie de instrucciones muy precisas y escritas en un lenguaje de programación que la computadora entienda. En resumen, un Algoritmo es una serie ordenada de instrucciones, pasos o procesos que llevan a la solución de un determinado problema. Los hay tan sencillos y cotidianos como seguir la receta del médico, abrir una puerta, lavarse las manos, etc.; hasta los que conducen a la solución de problemas muy complejos.

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Propuesta de un marco de trabajo para el diseño de procesos de desarrollo bioinspirados basados en estructuras tensegritales

Propuesta de un marco de trabajo para el diseño de procesos de desarrollo bioinspirados basados en estructuras tensegritales

Los algoritmos evolutivos se inspiran en la evolución biológica como metáfora de su modus operandi: se consideran poblaciones (conjuntos) de individuos (soluciones a problemas), donde cada individuo se caracteriza por su genotipo (conjunto de parámetros que componen la solución), y se le asigna un fitness que mide cuán adaptado es (cómo de buena es la solución). La cuestión es que las distintas clases de algoritmos evolutivos aparecieron en la segunda mitad del siglo XX, en una época en la que la complejidad de los seres vivos se interpretaba como la complejidad de sus correspondientes genotipos [35]. Así, en los algoritmos evolutivos se suele poner el acento sobre el diseño de un buen genotipo, y la transformación de genotipo en fenotipo suele ser trivial, siguiendo el paradigma de esta interpretación biológica.

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Diseño de filtros digitales IIR mediante algoritmos meméticos híbridos tipo SFLA

Diseño de filtros digitales IIR mediante algoritmos meméticos híbridos tipo SFLA

Este Trabajo Fin de Grado desarrolla la aplicacio ́n de un algoritmo memético (MA) a la resolucio ́n de un importante problema de optimización, concretamente el diseño de filtros digitales de respuesta al impulso de longitud infinita, o IIR. Para ello se propone un me ́todo de optimizacio ́n basado en un algoritmo memético del tipo Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA). SFLA es un algoritmo meme ́tico basado en una población formada por ranas que saltan en búsqueda de comida, de forma que aquellas en una peor situación serán capaces de imitar a las más aventajadas saltando en su misma dirección. El conjunto de ranas o población se divide en subgrupos de forma que estos evolucionen de forma independiente para luego ser barajadas, intercambiando la información sobre posiciones beneficiosas que han sido obtenidas al saltar. Aunque la base del MA propuesto es el algoritmo SFLA desarrollado por Eusuff.M, Lansey.K y Pasha.F. en [13], se han introducido una serie de modificaciones que lo hacen aplicable a problemas multiobjetivo además de mejorar la resistencia ante la tendencia a converger hacia mi ́nimos locales, algo frecuente en algoritmos genéticos (AG) mal parametrizados. En este aspecto se ha introducido un mecanismo novedoso para asegurar la diversidad aplicando la entropía de Shannon a la distancia entre individuos en el plano de funciones objetivo. Los resultados obtenidos en el diseño de filtros IIR se han comparado con los correspondientes al método de diseño clásico basado en la Transformada Z Bilineal, además de los presentados en el trabajo de Upadhyay.P, Kar.R, Mandal.D y Ghoshal.S.P [24]. Los resultados obtenidos son prometedores desde el punto de vista del rizado en la banda de paso y eliminada además de la respuesta en fase del filtro en la banda de paso, presentando una mayor carga computacional que el método clásico de la BZT, compensado con una mejora en sus características, reduciendo el MSE obtenido con respecto al filtro ideal entre un 117% y un 342%. Adicionalmente, para el caso de diseño de filtros FIR también se encontró una mejora, en concreto el MSE quedó reducido entre un 147% y un 192%.

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UNIVERSIDAD POPULAR DEL CESAR

UNIVERSIDAD POPULAR DEL CESAR

A través de todo el contenido y con el propósito de que el estudiante adquiera la destreza necesaria para la interpretación racional a ejercicios requeridos se refuerza la lógica, base para el diseño de algoritmos, y que posteriormente serán implementados en un lenguaje de programación. Se utilizarán conceptos semejantes de los lenguajes procedimentales a manera de seudo código.

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Estudio Para El Diseño Y Evaluación  De Un Sistema Desalinizador Híbrido  En Tumaco

Estudio Para El Diseño Y Evaluación De Un Sistema Desalinizador Híbrido En Tumaco

El agua es un recurso imprescindible para el desarrollo de la vida. Se estima que solo el 0,03 % del volumen total del planeta es agua dulce disponible para el hombre, aunque también inicialmente es inaccesible. Adicionalmente la contaminación, el mal uso, los costos de captación, transporte y potabilización lo convierten en un recurso limitado que debe preservarse. Este artículo propone evaluar y diseñar un modelo de desalinización en zona costera de Tumaco utilizando sistemas híbridos y sensores bioinspirados bajo una racionalidad ambiental del agua indispensable para la comunidad incorporando tecnologías de producción y consumo sostenible.

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Determinación de ruta óptima de alimentadores primarios aéreos de medio voltaje utilizando algoritmos de optimización

Determinación de ruta óptima de alimentadores primarios aéreos de medio voltaje utilizando algoritmos de optimización

Los algoritmos utilizados son: algoritmo de Dijkstra y optimización por colonia de hormigas; estos algoritmos son conocidos como algoritmos metaheurísticos, y basan su desarrollo en la teoría de grafos, es decir, en puntos específicos (conocidos como nodos) y en los caminos que permiten conectar estos puntos (aristas); de manera que se puede hacer una similitud entre nodos con ubicaciones de transformadores y aristas con vías públicas, permitiendo como resultado la optimización de la ruta de un alimentador primario. Este proceso de optimización conlleva el manejo de una gran cantidad de datos, razón por la cual, es necesario el uso de una herramienta computacional que agilice el proceso. Por estos motivos, en el presente trabajo se realiza la explicación teórica relacionada a dichos algoritmos para posteriormente mostrar su funcionamiento matemático y su aplicación dentro del diseño de alimentadores primarios, tomando como ejemplo dos alimentadores reales. Se presenta como resultados: el código de programación desarrollado, un manual de usuario que permite facilitar su uso y se muestra mediante bases numéricas el mejoramiento de índices confiabilidad de los alimentadores por medio de esta optimización.

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DETECCIÓN DE BORDES MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DETECCIÓN DE BORDES MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Se utiliza esta herramienta por que entre sus prestaciones básicas se hallan: la manipulación de matrices(lo cual fue de gran ayuda), la representación de datos, funciones, la implementación de algoritmos y la creación de interfaces de usuario (GUI). El paquete MATLAB dispone de dos herramientas adicionales que expanden sus prestaciones, a saber, Simulink (plataforma de simulación multidominio) y GUIDE (editor de interfaces de usuario - GUI). Además, se pueden ampliar las capacidades de MATLAB con las cajas de herramientas (toolboxes); y las de Simulink con los paquetes de bloques (blocksets).

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