{"id":92529,"date":"2018-03-11T10:11:33","date_gmt":"2018-03-11T10:11:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/un-modelo-de-rendimiento-de-algoritmos-evolutivos-aplicados-a-la-seleccion-de-la-solucion-deseada\/"},"modified":"2018-03-11T10:11:33","modified_gmt":"2018-03-11T10:11:33","slug":"un-modelo-de-rendimiento-de-algoritmos-evolutivos-aplicados-a-la-seleccion-de-la-solucion-deseada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/geometria\/un-modelo-de-rendimiento-de-algoritmos-evolutivos-aplicados-a-la-seleccion-de-la-solucion-deseada\/","title":{"rendered":"Un modelo de rendimiento de algoritmos evolutivos aplicados a la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Enrique Yeguas Bol\u00edvar <\/strong><\/h2>\n<p>Uno de los paradigmas m\u00e1s recientes y prometedores en el campo del dise\u00f1o asistido por computador es el denominado dise\u00f1o basado en restricciones geom\u00e9tricas. El aspecto clave de este paradigma es el problema de satisfacci\u00f3n de restricciones geom\u00e9tricas, que consiste en decidir si un conjunto de elementos geom\u00e9tricos (puntos, segmentos de recta, etc.) Relacionados mediante un conjunto de restricciones (distancias, \u00e1ngulos, tangencias, etc.) Define o no un objeto r\u00edgido.  por lo general la soluci\u00f3n de este problema, si existe, no consiste en un \u00fanico objeto sino en una familia de objetos, cada uno de los cuales es una instancia diferente construida sobre los mismos elementos. Todas y cada una de las instancias verifican las restricciones impuestas. Surge aqu\u00ed un nuevo problema, el problema de la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada, que puede ser definido como problema de optimizaci\u00f3n combinatoria y cuya resoluci\u00f3n reviste gran complejidad debido a su np-completitud.  entre los m\u00e9todos efectivos para abordar la soluci\u00f3n de los problemas de optimizaci\u00f3n combinatoria con mayores requerimientos computacionales destacan las metaheur\u00edsticas. La obtenci\u00f3n de un modelo para representar el rendimiento de las metaheur\u00edsticas cuando son aplicadas para resolver problemas de grandes requerimientos computacionales es fundamental para determinar las garant\u00edas de calidad de soluci\u00f3n frente al tiempo de ejecuci\u00f3n disponible. La disponibilidad de este modelo es a\u00fan mas importante para tama\u00f1os considerables del problema.   presentaci\u00f3n y marco del trabajo  en el dise\u00f1o basado en restricciones el usuario describe un objeto mediante la definici\u00f3n de un conjunto de elementos geom\u00e9tricos tales como puntos, segmentos de l\u00ednea y segmentos circulares, y un conjunto de restricciones geom\u00e9tricas relativas a dichos elementos. la principal tarea de los sistemas de dise\u00f1o asistido por computador es comprobar si el conjunto de restricciones geom\u00e9tricas define de forma precisa el objeto y, en ese caso, determinar la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de los elementos geom\u00e9tricos.  dado un problema geom\u00e9trico bien definido y dada una asignaci\u00f3n de valores a los par\u00e1metros de las restricciones, resolver el problema geom\u00e9trico consiste en calcular las coordenadas de todos los puntos del objeto.  si se analiza desde una perspectiva matem\u00e1tica, cada restricci\u00f3n geom\u00e9trica es una ecuaci\u00f3n. Por lo tanto, resolver un sistema de restricciones geom\u00e9tricas consiste en resolver el correspondiente sistema de ecuaciones. Sin embargo, se obtienen sistemas de ecuaciones no lineales muy grandes, con m\u00faltiples soluciones, que por lo general resultan dif\u00edciles de tratar.  dado que se trata de un problema geom\u00e9trico, resulta natural utilizar m\u00e9todos geom\u00e9tricos para resolverlo. Los sistemas de resoluci\u00f3n de restricciones geom\u00e9tricas constructivos permiten resolver el problema para una clase razonablemente grande de problemas geom\u00e9tricos. Estos sistemas transforman las restricciones originales en las coordenadas de los puntos usando \u00fanicamente un conjunto de herramientas, como por ejemplo regla y comp\u00e1s. Como resultado generan una secuencia simb\u00f3lica de pasos constructivos b\u00e1sicos que, ejecutados adecuadamente, sit\u00faan uno a uno todos y cada uno de los puntos del objeto. La realizaci\u00f3n de este algoritmo geom\u00e9trico se denomina problema de contrucci\u00f3n geom\u00e9trico.  cuando existe una soluci\u00f3n, el usuario espera que el sistema de resoluci\u00f3n de restricciones geom\u00e9tricas le proporcione una determinada instancia con unas caracter\u00edsticas concretas, y no cualquier instancia del espacio de posibles soluciones. El problema de generar autom\u00e1ticamente la instancia esperada es conocido como el problema de la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada.  uno de los m\u00e9todos propuestos para abordar el problema de la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada consiste en la definici\u00f3n de un conjunto de restricciones adicionales que el usuario desea que cumpla la soluci\u00f3n a seleccionar. De esta forma, el problema puede ser formulado como un problema de optimizaci\u00f3n combinatoria cuya soluci\u00f3n supone la maximizaci\u00f3n del n\u00famero de restricciones adicionales. Sin embargo, tal problema presenta gran dificultad para su resoluci\u00f3n debido a su np-completitud y a la naturaleza interactiva subyacente a los sistemas de resoluci\u00f3n de restricciones geom\u00e9tricas.  entre los m\u00e9todos para abordar la soluci\u00f3n de los problemas de optimizaci\u00f3n combinatoria con mayores requerimientos computacionales destacan las metaheur\u00edsticas. en trabajos anteriores se aplicaron algoritmos gen\u00e9ticos para la resoluci\u00f3n del problema de la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada. Los algoritmos aplicados fueron tanto el algoritmo gen\u00e9tico b\u00e1sico como algoritmos gen\u00e9ticos multimodales. Se demostr\u00f3 tanto la eficiencia como la efectividad de la aplicaci\u00f3n de los algoritmos gen\u00e9ticos al problema. Por otra parte, el estudio de la optimizaci\u00f3n estad\u00edstica de los par\u00e1metros que dirigen la evoluci\u00f3n de los algoritmos gen\u00e9ticos, concretamente del algoritmo gen\u00e9tico b\u00e1sico, en su aplicaci\u00f3n al problema es descrita en. Se propone y contrasta una configuraci\u00f3n \u00f3ptima para cada tama\u00f1o del problema. En ambos estudios, los tama\u00f1os del problema analizados correspond\u00edan a espacios de b\u00fasqueda conocidos y que pueden ser generados para su estudio sin limitaciones temporales importantes.  con objeto de ampliar el abanico de metaheur\u00edsticas a aplicar, estudios preliminares demostraron que los algoritmos m\u00e1s prometedores para el problema que tratamos correspond\u00edan claramente a las metaheur\u00edsticas basadas en poblaci\u00f3n: concretamente a los algoritmos chc (cross generational elitist selection heterogeneous recombination and cataclismic mutation) y pbil (population-based incremental learning). Por otra parte, es importante analizar la capacidad de los algoritmos para enfrentarse a instancias del problema para las que el espacio de b\u00fasqueda sea desconocido y cuya resoluci\u00f3n, en principio, supone un coste computacional inabordable.  la obtenci\u00f3n de un modelo para representar el rendimiento de las metaheur\u00edsticas cuando son aplicadas para resolver problemas de grandes requerimientos computacionales es fundamental para determinar las garant\u00edas de calidad de soluci\u00f3n frente al tiempo de ejecuci\u00f3n disponible. La disponibilidad de este modelo es a\u00fan mas importante para tama\u00f1os considerables del problema.  la caracterizaci\u00f3n previa del comportamiento de un algoritmo puede proporcionar una idea del efecto de su aplicaci\u00f3n. Ello ayudar\u00e1 a decidir cu\u00e1l ser\u00e1 su utilidad, de modo parcial o completo, en la resoluci\u00f3n del problema de la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada en funci\u00f3n de los requerimientos del usuario.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Un modelo de rendimiento de algoritmos evolutivos aplicados a la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Un modelo de rendimiento de algoritmos evolutivos aplicados a la selecci\u00f3n de la soluci\u00f3n deseada <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Enrique Yeguas Bol\u00edvar <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 27\/03\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Robert Joan Arinyo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan  Carlos Torres cantero <\/li>\n<li>antoni Soto riera (vocal)<\/li>\n<li>c\u00e9sar Herv\u00e1s mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<li>enrique Barreiro alonso (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Enrique Yeguas Bol\u00edvar Uno de los paradigmas m\u00e1s recientes y prometedores en el campo del dise\u00f1o asistido 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