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ISSN 1668-2327 -
 
Miércoles 14 de abril de 2010

Boletin Informativo 303
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En el Bloque II
Defensa de Tesis para optar por el grado de Doctora en Ciencias de la Computación

Este viernes 16 abril de 2010, la Mg. Leticia Cecilia Cagnina defenderá su trabajo final titulado “Optimización Mono y Multiobjetivo a través de una Heurística de Inteligencia Colectiva” dirigido por el Dr. Carlos Coello Coello y co-asesorado por la Lic. Susana Esquivel, para optar por el grado de Doctora en Ciencias de la Computación.

La defensa se realizará a las 16 horas en el aula 54 del Bloque II de la Universidad Nacional de San Luis. El tribunal evaluador estará integrado por el decano de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales, Dr. Félix Nieto Quintas; por el asesor científico, Dr. Carlos Coello Coello; por los doctores Carlos Iván Chesñevar e Ignacio Ponzoni, ambos de la Universidad Nacional del Sur; y por la Dra. María Fabiana Piccoli de la Universidad Nacional de San Luis.

En el trabajo se destaca el desarrollo de tres métodos heurísticos basados en la Inteligencia Colectiva: el algoritmo Bi-PSO, diseñado para el tratamiento de problemas mono – objetivos y sin restricciones, el algoritmo CPSO – shake, diseñado para el tratamiento de problemas mono – objetivos y con restricciones y el algoritmo híbrido Epsilon CPSO, diseñados para el tratamiento de problemas multiobjetivos

En todos los casos se trata de métodos originales y competitivos en términos del estado del arte en optimización y computación evolutiva. En tal sentido, dentro del contexto del desarrollo de estos métodos, se efectúan significativos aportes al paradigma PSO, tales como el diseño de mecanismos novedosos para la actualización de las partículas y sus velocidades y la introducción de la utilización de dos cúmulos como población del método, lo que implementó de forma diferente a la propuesta en otros algoritmos basados en PSO.

También se propone un método de movimiento de partículas orientado a evitar la convergencia prematura en problemas de optimización con restricciones y un operador de mutación dinámico para mejorar la diversidad en la exploración.



 
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