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ISSN 1668-2327 -
 
Miércoles 4 de agosto de 2010

Boletin Informativo 317
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Microcine de la UNSL
Defensa de Tesis Doctoral en Ciencias de la Computación

Este jueves 5 de agosto a las 11 horas en el Microcine de la Universidad Nacional de San Luis la Licenciada Victoria Soledad Aragón defenderá su trabajo final para optar por el grado de Doctora en Ciencias de la Computación. El trabajo titulado “Optimización de Problemas con Restricciones a través de Heurísticas Bio-Inspiradas” está dirigido por el Dr. Carlos A. Coello Coello y codirigido por la Lic. Susana Esquivel.

Esta defensa será evaluada por un tribunal integrado por el decano de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales, Dr. Félix Nieto Quintas, el asesor científico, Dr. Carlos A. Coello Coello, la Dra. Irene Loiseau de la Universidad de Buenos Aires, la Dra. Carolina Salto de la Universidad Nacional de La Pampa y la Dra. Marcela Printista de la Universidad Nacional de San Luis.

El trabajo es el desarrollo de una variante de un sistema inmune artificial que sea capaz de tratar optimización de problemas con restricciones. Se plantea el diseño de distintos tipos de esquemas de mutación junto con la utilización de variados tipos de representaciones de las soluciones candidatas.

La tesis se realizó a través de la colaboración de la Universidad Nacional de San Luis y el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico de México.

El objetivo es explorar las capacidades de los sistemas inmunes artificiales en el contexto de optimización de problemas con restricciones a través de la investigación de distintos tipo de sistemas inmunes artificiales existentes, esquemas de mutación, representaciones de las soluciones, validación de las propuestas con funciones de prueba estándart reportadas en las literatura especializada y validación estadística sabre el funcionamiento del método propuesto.

Esta investigación realizará contribuciones tanto a las Ciencias de la Computación como a la Investigación Operativa en las áreas de algoritmos bio-inspirados y optimización de problemas con restricciones.



 
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