HEURISTICA, 2

Autor: SOLER FUENSANTA JOSE RAMÓN.
Año: 2001.
Universidad: NACIONAL DE EDUCACION A DISTANCIA.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES UNED.

Resumen: Se empieza estudiando como antecedentes, la evolución de la criptografía y sus principios básicos, así como los métodos criptoanaliticos y su ámbito de aplicación. Se introducen los algoritmos genéticos y su posibilidades como herramientas de resolución de los problemas NP-completos en los que se basan los métodos de cifrado de clave pública. Se implementan algoritmos genéticos para la resolución del problema de la suma de lso subconjuntos y se realiza una evalución de los parámetros, los operadores y la combinación de ellos más adecuada para la resolución del problema. Se introducen nuevas funciones de aptitud y se estudia el comportamiento de las mismas, así como el concepto de operador de mutación inducida por el problema como un método de aportar informacion complementaria al algoritmo genético.

Autor: ABAD GRAU M. MAR.
Año: 2001.
Universidad: MURCIA.
Centro de lectura: INFORMÁTICA.
Centro de realización: UNIVERSIDAD DE GRANADA.

Resumen: El objetivo general de esta tesis ha sido el estudio y obtención de calsificadores con niveles aceptables de eficiencia y exactitud mediante la utilización de algún nuevo principio inductivo de manera que sean capaces de tratar con grandes volúmenes de datos de forma eficiente, sean tolerantes a atributos ruidosos o inconsistentes y capaces de trabajar con atributos discretos y continuos. Para ello se han utilizado dos principios avanzados: el principio inductivo de Minimización Estructural Vectorial del Riesgo MEVR y el enfoque bayesiano. El principio de MEVR se ha aplicado a diferentes tareas: A,- a la definición de un nuevo algoritmo de discretización, llamado Discretización Estructural, que será usado por los algoritmos de aprendizaje que requieran de una previa discretización de las variables continuas. B,- a la definición de un algoritmo de clasificación basado en redes bayesianas. En concreto se aplica en la construcción de la estructura del clasificador. Se trata del algoritmo que hemos llamado Simple Generalizado Estructurado SGE. C,- a la definición de dos algortimos de selección de atributos aplicables especialmente a clasificadores poco tolerantes a atributos supérfluos, como los basados en instancias. En concreto se trata de un algoritmo de selección hacia delante, el algoritmo de Inclusión Acotada (IA) y otros de selección hacia atrás: el algoritmo de Poda Acotada. Asimismo se aplica la Estadística Bayesiana como alternativa a la clásica para: A,- Mejorar los resultados obtenidos con el algoritmo SGE, memdiante el uso de un factor bayesiano de suavizado para la definición de los parámetros de la red, obteniéndose el llamado algoritmo Simple Generalizado Estructurado Suavizado (SGES). B,- Definir un nuevo algoritmo basado en instancias llamado Bayesiano Transductivo (BT). La aplicación del algoritmo de IA a la selección de atributos junto con este algoritmo nos lleva a definir el que hemos llamado algoritmo Bayesiano Transductivo Suavizado (BTS). Los resultados experimentales de los nuevos algoritmos se han probado en 22 problemas, procedentes del almacén de datos de la Universidad de California de Irvine, y el algoritmo DE ha sido comparado con el método de entropía marginal máxima de Fayyad e Irani (considerado como referencia en las técnicas de discretización). Los lagoritmos principales propuestos en esta memoria, SGES y BTS, tienen una capacidad de generalización igual o incluso por encima de la conseguida por otros algoritmos de su clase para la mayor parte de los problemas utilizados. Todo este trabajo se ha llevado a cabo en cinco capítulos. En el capítulo 1 se define el problema de la clasificacion supervisada y se estudian los principios inductivos que subyacen en los algoritmos de clasificación que posteriormente se diseñarán tanto desde el punto de vista de la estadística clásica como de la moderna. Así mismo se abordan y responden a cuestiones que se plantean en la construcción de clasificadores basados en principios inductivos utiliziados en los últimos años. En el capítulo 2 se presenta el principio de Minimización Estructural Vectorial del Riesgo MEVR que permite trabajar con muestras pequeñas.También se presenta cómo puede utilizarse dicho principio para el parendizaje de clasificadores bayesianos y se diseña el algoritmo SGE. Con objeto de utilizar el SGE para el caso de variables continuas y/o con ruido, se presenta un nuevo algoritmo de discretización, DE, y se construye el Estimador Baysiano Robusto Generalizado, respectivamente. En el capítulo 3 se presenta el problema de la selección de atributos (relevantes).En este capítulo se clasifican los métodos de selección de atributos atendiendo a nuevos criterios, se establecen las diferencias existentes entre la selección basada en criterios de independencia y la basada en criterios de dependencia funcional y se propone dos nuevos algoritmos de slección de atriburos basado en el principio MEVR. En el capítulo 4 se propone un nuevo algoritmo de clasificación bayesiano basado en la transducción como método de inferencia basado en UN nuevo sesgo con la finalidad de mejorar la capacidad de generalización. Por último se muestran las conclusiones de lo propuesto, en función de la experimentación realizada, y se indican futuras vías de estudio.

Autor: MINGUILLÓN ALFONSO JULIÀ.
Año: 2001.
Universidad: AUTONOMA DE BARCELONA .
Centro de lectura: ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA.
Centro de realización: ESCUELA DE DOCTORADO Y DE FORMACIÓN CONTINUADA.

Resumen: Esta tesis trata sobre la utilización de árboles de decisión pequeños para la clasificación y la minería de datos. La idea intuitiva detrás de esta tesis es que una secuencia de árboles de decisión pequeños puede rendir mejor que un árbol de decisión grande, reduciendo tanto el coste de entrenamiento como el de explotación. Nuestro primer objetivo fue desarrollar un sistema capaz de reconocer diferentes tipos de elementos presentes en un documento, como el fondo, texto, líneas horizontales y verticales, dibujos esquemáticos e imágenes. Entonces, cada elemento puede ser tratado de acuerdo a sus características. Por ejemplo, el fondo se elimina y no se procesa, mientras que las otras regiones serían comprimidas usando el algoritmo apropiado, JPEG con pérdida para las imágenes y un método sin pérdida para el resto, por ejemplo. Los primeros experimentos usando árboles de decisión mostraron que los árboles de decisión construidos eran demasiado grandes y que sufrían de sobre-entrenamiento. Entonces, se trató de aprovechar la redundancia espacial presente en las imágenes, utilizando una aproximación de resolución múltiple: si un bloque grande no puede ser correctamente clasificado, romperlo en cuatro sub-bloques y repetir el proceso recursivamente para casa sub-bloque, usando todo el conocimiento que se haya calculado con anterioridad. Los bloques que no pueden ser procesados para una medida de bloque dada se etiquetan como "mixed", por lo que la palabra progresivo toma sentido: una primera versión de poca resolución de la imagen clasificada se obtiene con el primer clasificador, y se refina por el segundo, el tercero, etc.., hasta que una versión final es obtenida con el último clasificador del montaje. De hecho, el uso del esquema progresivo lleva al uso de árboles de decisión más pequeños, ya que ya no es necesario un clasificador complejo. En lugar de construir un clasificador grande y complejo para clasificar todo el conjunto de entrenamiento, sólo tratamos de resolver la parte más fácil del problema de clasificación, retardando el resto para un segundo clasificador, etc. La idea básica de esta tesis es, entonces, un compromiso entre el coste y la precisión bajo una restricción de confianza. Una primera clasificación es efectuada a bajo coste; si un elemento es clasificado con una confianza elevada, se acepta, y si no lo es, se rechaza y se efectúa una segunda clasificación, etc. Es básicamente, una variación del paradigma de "cascading", donde un primer clasificador se usa para calcular información adicional para cada elemento de entrada, que será usada para mejorar la precisión de clasificación de un segundo clasificador, etc. Lo que presentamos en esta tesis es, básicamente, una extensión del paradigma de "cascading" y una evaluación empírica exhaustiva de los parámetros involucrados en la creación de árboles de decisión progresivos. Algunos aspectos teóricos relacionados con los árboles de decisión progresivos como la complejidad del sistema, por ejemplo, también son tratados.

Autor: SAGRADO MARTINEZ JOSE DEL.
Año: 2000.
Universidad: GRANADA .
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: E T S INGENIERIA INFORMATICA.

Resumen: Esta memoria analiza la fusión de redes Bayesianas, siendo su objetivo principal desarrollar métodos que permitan combinarlas. Para un mismo problema varios expertos o fuentes de conocimiento pueden proporcionarlos información representada como una red causal. Buscamos construir una red que resema o consensúe los conocimientos individuales. Esta reunión consta de dos fases.: 1-Cualitativa, en la que se persigue obtener una estructura de consenso común. Para ello se analizan las propiedades que se conservan al unir o intersectar los modelos iniciales cuando han sido discritos por listas de independenciaa o a través de grafos de dependencias, ampliando también el estudio a modelos multired. 2- Cuntitativa, en la que se busca un modelo numérico común que resuma las informaciones iniciales. Para ello se ha estudiado técnicas clásicas de combinación de distribuciones de probabilidad y se han ampliado a modelos numéricos que empleen probabilidades imprecisas. Con estas herramientas se analiza la estimación cuantitativa realizando hipótesis adicionales sobre los mecanismo de interacción entre variables. Finalmente, se comprueba experimentalmente la validez de los al---- propuestos para las dos fases anteriores mediante su aplicación a la recuperación de Redes Baysianas que se han usado en aplicaciones reales.

Autor: RAMIREZ RODRIGUEZ JAVIER.
Año: 2000.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS.

Resumen: En este trabajo se presentan extensiones del problema de colocación, al introducir el nuevo requerimiento de que el número de colores no tiene que ser necesariamente el mínimo, esto permite modelizar otros problemas de planificación del tiempo. A este problema se le ha llamado el Problema de Coloración Robusta, y consiste en determinar una c-coloracióncon c colores que minimice el grado de rigidez; la rigidez de una coloración distingue las aristas complementarias penalizándolas cuando sus extremos comparten el mismo color. Distintas penalizaciones de las aristas complementarias permiten obtener coloraciones válidas con diferentes propiedades. En particular, se puede considerar el caso en que se añadan nuevas aristas al grafo y el grado de rigidez de la coloración penaliza la incompatibilidad de colores de los extremos de esas aristas añadidas, de ahí el nombre de coloración robusta. Se proponen dos algoritmos para encontrar soluciones aproximadas: uno es de enumeración parcial y el otro es un híbrido de un genético con uno voraz, cuyas soluciones se consideran aceptables después de haber sido comparadas con las exactas,obtenidas de modelos de programación matemática del problema. También se presenta el Problema de Coloración Robusta Generalizado, en que se relaja el concepto de incompatibilidad de una coloración respecto al Problema de Coloración Robusta. Se propone un híbrido de una algoritmo genético y uno voraz con el que se obtienen buenas soluciones. Finalmente se presentan dos generalizaciones difusas del problema de coloración, una basada en la difuminación del concepto de color y otra basada en el concepto de grafo difuso. A partir de este último, se introduce el concepto de número cromático difuso.

Autor: ABDERRAMÁN MARRERO JESÚS CARMELO.
Año: 2000.
Universidad: LAS PALMAS DE GRAN CANARIA.
Centro de lectura: INFORMÁTICA.
Centro de realización: FACULTAD DE INFORMA´TICA.

Resumen: En la Introducción, tras una exposición básica de los conceptos Evolutivos y de la Genética, se introducen las estrategias de Optimziación Evolutiva, como los algoritmos Evolutivos y los Algoritmos Genéticos y los métodos de búsqueda aleatoria en la Optimización Heurística Global. Posteriormente, se presetan los fundamentos matemáticos de las cadenas finitas de Markov, dando paso de manera natural a los ingredientes básicos de la Búsqueda Heurística Aleatoria y a los detalles del modelo dinámico estocástico de Nix y Vose para el Algoritmo Genético Simple, SGA, como una cadena de Markov ergódica. Las contribuciones de la presente tesis son: 1,- Dos nuevos algoritmos de Optimización Heurística Global, a partir del análisis estocástico del SGA; El Algoritmo Genético Estadístico, AAGE, que aprovecha la ergodicidad delSGA usando un colectivo estadístico con tiempos de ejecución pequeños. El Algoritmo de Multirrecombinación Selección, MRS, que potencia la exploración sobre las clases cerradas del operador de recombinación durante varias generaciones sin selección. Para ambos algoritmos se muestran y comentan los resultados obtendios con funciones de prueba usadas frecuentemente en la Optimización Heurística Global. 2,- Un resultado teórico explícito para el tiempo promedio de espera del modelo de Nix y Vose para elSGA, con parámetros de búsqueda cualesquiera, muestran las insuficiencias del modelo respecto a los datos experimentales. La introducción de un postulado empírico posibilita un nuevo modelo de Markov Absorbente para el comportamiento típico delSGA. La convergencia del modelo se sigue de la teoria clásica para cadenas de Markov absorbentes. 3,- Finalmente, se desarrolla una fórmula explícita para el tiempo promedio de espera del modelo Absorbente para el comportamiento típico del SGA, que coincide con la entropía del sistema y es compatible, en orden de magnitud, con los resultados experimentales obtenidos.

Autor: DELGADO SERNA CRISTINA ROCIO.
Año: 2000.
Universidad: BURGOS.
Centro de lectura: CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES.

Resumen: Este trabajo surge como consecuencia de diversas conversaciones mantenidas con los responsables del transporte escolar en la Provincia de Burgos. La complicada y el elevado grado de dispersión en la población son los dos problemas fundamentales que en la provincia de Burgos, agravan la dificil tarea de la elaboración de rutas. El problema a resolver debe satisfacer un doble objetivo: el economico, que consiste en la minimizacion del coste de transporte y el social, que trata de minimizar la permanencia de los escolares en los autobuses. Se trabaja con métodos aproximados de resolución denominados Metaheuristicos. Los tres grupos de metahuristicos que se estudian son los siguientes:Metaheuristicos basados en Busqueda por Entornos, metaheuristcos Evolutivos o Basados en Población y otros Metaheuristicos, que engloba estrategias como Colonia de Hormigas. Tradicionalmente, antes de la aparición de los metaheuristicos, la busqueda por Entornos abarcaba tan solo la Busqueda Local. Busqueda Local es una estrategia descendente, que escoge sempre una solución mejor que la actual. Dada su importacia en muchos de los metahuristicos utilizados se dedica el capitulo 2 a su estudio y se hacen pruebas con tres tipos diferentes de entornos. Se realizan pruebas con la estrategia de Mayor Descenso y con la de Primer Descenso. Para reducir el tiempo de computación empleado para la busqueda de soluciones en los vecindarios se ha adaptado a problemas de rutas la estrategia denominada Busqueda local Rapida. En el capítulo 3 se diseña un algoritmo para el VRPTW utilizando GRASP y concentracion Heuristica cuyo fin es comprobar la utilidad del uso de la filosofia de concentracion heuristica. Posteriormente se desarrolla un algoritmo de Busqueda Tabu que utiliza vecindarios descritos en el capitulo dos, y un conjunto de concentracion en la fase de intensificacion. En su base básica se implementa la estrategia denominada Oscilacion Estrategica, para dar mayor robustez al algoritmo. Se implementa un algoritmo en el capitulo 4 para el transporte escolar,eligiendo las estrategias que mejor resultado nos ha ofrecido en las pruebas realizadas para el VRPTW. Se establece como objetivo el apartado 4.2, la minimización del coste; en el 4.3 se aborda un doble objetivo: el social (reducción del tiempo que los escolares pasan en el autobús) y el economico (fijado un tiempo máximo, lo mas reducido posible, minimizar el coste del transporte). Al final del capitulo 4, se analizan los resultados obtenidos y se comparan con los presentados en otros trabajos y con las rutas reales.

Autor: PUJOL LOPEZ M MAR.
Año: 1999.
Universidad: ALICANTE.
Centro de lectura: ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR.
Centro de realización: ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR.

Resumen: En esta tesis se ha realizado un estudio en profundidad de los modelos de Markov en el campo de segmentación de imagen. Los modelos de probabilidad en general y los modelos de Markov en particular, tienen especial dificultad en el campo de la visión artificial cuando se aplican al dominio de una escena real. Con esta tesis se avanza en este contexto a través de las siguientes aportaciones: -Incorporación de robusted frente a ruido en la Función de Energia. Uno de los problemas de esta función es que es muy sensible al ruido. Para evitarlo, se ha aportado robusted en el proceso de segmentación de imagen introduciendo nuevas características: media y varianza recortada y comprobándo su validez tanto a nivel de calidad del resultado de la segmentación, como en la mejora de la convergencia al óptimo, estabilizando la Función de Energia en un número menosde iteraciones. -Se han introducido características a partir de la información de color de la imagen, que permiten discriminar mejor vegiones de la imagen que tienen igual intensidad pero diferente nomatividad, meprandos asi en estos caos los resultados con respecto al uso de tonos de gris. -Se ha adaptado la Funcion de Energia a fin de incorporar los mecanismos que se acaban de citar y se han modificado el algoritmo MPMT para tratar el calor usando el modelo HLS. -Se han aportado directrices para sintonizar los parámetros relevantes a efectos de tiempo de cómputo y calidad de resultado. En este aspecto el objetivo ha sido determinar en que escala de resolución de la imagen se conjuga el compromiso entre el nivel de información y el tiempo de cómputo.

Autor: RODRÍGUEZ MARTIN INMACULADA.
Año: 1999.
Universidad: LA LAGUNA.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA.

Resumen: La presente memoria está dedicada al estudio de los Problemas del Ciclo Mediana MCP, consistentes en ubicar en un grafo completo mixto un cilco que visita un determinado vértice, teniendo en cuenta el coste total de establecimiento del ciclo y el costo total de accsibilidad al mismo, definiéndose éste último como la suma de las distancias de los vértices no visitados al ciclo. En primer lugar se revisa la literatura existente sobre problemas bicriterio de localización de estructuas con forma de camino, árbol y ciclo. Además, se proponen formulaciones matemáticas genéricas para este tipo de problemas. En el capítulo 3 presentamos dos versiones de MCP. En la primera, MCP1, el objetivo es encontrar el ciclo que minimiza la suma de los dos tipos de costos (de establecimiento y de accesibilidad). En la segunda, MCP2, el objetivo es encontrar el ciclo con un menor costo de establecimiento entre todos los que tienen el costo total de accesibilidad acotado por un valor dado. Demostramos que los dos problemas son NP duros en sentido fuerte y proponemos formulaciones matemáticas para ambos. Así mismo, demostramos que una serie de inecuaciones son válidas a la hora de reforzar la relajación lineal de los modelos matemáticos. El capítulo 4 está dedicado al estudio del poliedro asociado al problema MCP1. Probamos una serie de resutlados que establecen la dimensión de este poliedro y muestran distintos tipos de inecuaciones que definen facetas del mismo. Estos resutlados son utilizados para diseñar los algoritmos de ramificación y corte que se describen en el capítulo 5, y que nos permiten resolver MCP1 y MCP2 de forma exacta. En el capítulo 6 presentamos una nueva técnica metaheurística denominada Búsqueda Tabú de Entorno variable (VNTS), y describimos su aplicación para la resolución de los MCP. En capítulo 7 muestra los resultados computacionales obtenidos usando los métodos exactos y heurísticos descritos en los anteriores capítulos.

Autor: GUTIERREZ COSSIO CELIA.
Año: 1999.
Universidad: PAIS VASCO.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: E.T.S.I.I. Y DE I.T. DE BILBAO.

Resumen: En el problema del Scheduling industrial se tratan restricciones tecnológicas, sobre todo de tiempo y de recursos. A su vez existen funciones a optimizar como las de coste total de realizacion de un pedido o tiempo total de fabricación. Surgen así conflictos para el cumplimiento de los dos objetivos ya que la mejora de puede suponer el detrimento del otro. Existen diversas tecnicas de optimización para llegar a estos objetivos. Una de ellas son los Algoritmos Geneticos Artificiales. Imitando el comportamiento de la Genética Natural de Darwin, en la que en cada generación pasan los más adaptados, los Algoritmos Genéticos contienen unos operadores que realizan esta función. Como salida se obtienen los valores más optimos para la optimización de una función de adaptación. Tomando esta técnica la presente tesis está desarrollada en dos fases: 1ª Un primer caso, sencillo y ficticio, en el que se resuelven las restricciones tecnologicas, aplicadas a una planta con un solo recurso y 10 operaciones. Posteriormente, se añadiran una serie de tecnicas heuristicas para llegar al 100% de efectividad, que un Algoritmo Genético Simple nunca consigue. 2ª Un segundo caso, más generalizado y totalmente exportable, en el que se realizan tantas operaciones como se necesiten, para realizar todos los pedidos que llegan a la planta. Además existen varios recursos funcionando a la vez. La aportación científica más novedos radica en la incorporación de tecnicas heuristicas, con unos evaluadores y reparadores, que mejoran considerablemente el funcionamiento del Algoritmo Genetico diseñado, el cual no incorpora el suficiente conocimiento como para ser totalmente eficiente.

Autor: SIERRA ARAUJO BASILIO.
Año: 1999.
Universidad: PAIS VASCO.
Centro de lectura: INFORMATICA.
Centro de realización: FACULTAD DE INFORMATICA.

Resumen: La clasificación supervisada consiste en tratar de discendir la categoría o clase a la que pertenece un objeto o caso a partir de una serie de características del mismo. Para ello se crea un modelo clasificatorio que decida, dados los atributos de un caso a clasificar, la clase a la que debería pertenecer. Este modelo puede venir dado directamente por un experto, o ser aprendido automáticamente a partir d euna base de datos de casos, en lo que se denomina a prendizaje automático. En esta tesis se ha presentado una serie de nuevos paradigmas de aprendizaje automático basados en redes Bayesianas ñy algoritmos de clasificación por ditancia mínima, y nuevas técnicas de combinación de clasificadores para la construcción de un multiclasificador. Las neuvas técnicas se han probado empíricamente en datos reales provenientes del mundo médico o financiero, y en datos estándares, habiendose logrado unos resultados satisfactorios en comparación con otros paradigmas existentes en el área.

Autor: GUITART COLOM PERE.
Año: 1999.
Universidad: AUTONOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA .
Centro de realización: ESCOLA DE DOCTORAT I FORMACIÓ CONTINUADA.

Resumen: El problema de Steiner en Grafos (PSG) e sun problema de optimización combinatoria clásico perteneciente a la clase NP-hard y, por lo tanto, son necesarios métodos heurísticos para obtener aproximaciones al óptimo enun tiempo razonable. Aquellos métodos heurísticos que compiten para obtener los mejores resutlados realizan un número relativamente alto de ejecucciones de un algoritmo simple, o algoritmo de base, con el fin de obtener una solución mejor. Los dos alforitmos de base más comúnmente usados son la Shortest Path Heuristic (SPH), propuesta por Takahaski y Matsuyama en 1980, yla Distance Network Heuristic (DNH), propuesta por Choukhmane en 1978,a pesar de que suele ariburise a Kou et al. (1981). Los dos objetivos pricipales de la tesis son el diseño y la construcción de métodos competitivos para el PSG, y el estudio y mejora de la SPH y la DNH. Se han propuesto dos nuevos métodos competitivos cuyos resutlados experimentales, cuando se utilizan las instancias de prueba más comunes, superan los de los mejores métodos conocidos.El primero es un algoritmo genético (AG) que mejora el propuesto por Esbensen en 1995 el cual, a su vez, es una neuva versióndle AG propeusto por Kapsalis et al. En 1993. Es de destacar el análisis del funcionamiento del algoritmo de forma independiente a us interpretación en clave genética.El segundo es un método iterativo basado en la SPH e incluye algunas funciones que pueden ser utilizadas para mejorar otros méodos. En cuanto al segundo objetivo, se han propuesto una nueva implementación de la SPH que reduce su complejidad, y dos nuevas variantes de este algoritmo que mejoran su rendimiento.todas ellas pueden ser utilizadas para incrementar el rendimiento de los métodos competitivos basados enla SPH o en la DNH.

Autor: BLASCO FERRAGUD FRANCESC XAVIER .
Año: 1999.
Universidad: POLITECNICA DE VALENCIA.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES.

Resumen: La Tesis Doctoral se fundamenta, principalmente, en la exploracion de nuevos metodos de control Predictivo Basado en Modelos (MBPC) mediante la incorporación de herramientas de optimización heurística y las mejoras en las prestaciones que se pueden conseguir con ello. La metodología de MBPC constituye un campo cada vez más importante en el control de procesos debido a que se trata de una formulación muy intuitiva, y a la vez muy potente, de un problema de control (por tanto es más facilmente aceptable en el ambito industrial). A pesar de ello, presenta limitaciones cuando se quiere aplicar a ciertos procesos complejos. Un elemento fundamental y al mismo tiempo limitante de esta metodología lo constituye la tecnica de optimización que se utilice. Simplificado mucho, el MBPC se convierte en un problema de minimización en cada periodo de muestreo, y la complejidad del problema de control se refleja directamente en la función a minimizar en cada instante. Si se incorporan modelos no lineales, restricciones en las variables, e indices de funcionamiento sofisticados, todo ello asociado a los problemas de tiempo real, se va a requerir algoritmos de optimización adecuados que garanticen el minimo global en un tiempo acotado. En este sentido, la tesis incluye un analisis de las metodologias de Optimización Heurísticas, Simulated Annealing y Algoritmos Geneticos, como candidatas a la resolución de este tipo de problemas y a partir de ellas realiza una implementación novedosa(denominada ASA) dentro del grupo de los algoritmos de Simulated Annealing que reduce el coste computacional. En los Algoritmos Geneticos, se obtienen las combinaciones de codificación y operadores geneticos mas adecuadas para conseguir buenas relaciones de calidad de la solucion/coste computacional en la resolución de problemas de minimización complejos (no convexos, con discontinuidades, restricciones, etc). Todo este analisis previo, permite la adaptación adecuada de estas tecnicas heuristicas en la metodologia MBPC. Se presenta tambien formulaciones alternativas de varios de los elementos de la metodologia de MBPC: indices de coste alternativos al indice cuadratico, reestructuración de la ley del control a lo largo del horizonte de predicción, que se ha denominado "redistribución de la accion de control", inclusion de las restricciones de funcionamiento sobre las variables del proceso, utilización de modelos no lineales en generales. En esta ultima parte se hace un estudio detallado de un conjunto tipico de no linealidades fuertes de los actuadores como son: saturaciones en la accion de control y en su incremento, zonas muertas, blacklash e histeresis. Se demuestra que la inclusion de todos estos elementos en el MBPC con optimización heurística se realiza de forma natural sin aumentar la complejidad de la estructura del controlador y permite incrementar las prestaciones del controlador sobre todo en aquellas aplicaciones donde la complejidad de la funcion a minimizar invalida las tecnicas clasicas de optimización. En definitiva, se incrementa la flexivilidad en el diseño del controlador facilitando la consecución de las especificaciones de control. Se extiende la aplicación del MBPC con optimización heurística a procesos MIMO. La flexibilidad de la formulación del MBPC con optimización heuristica permita incorporar, tambien en el caso de procesos MIMO, modelos no lineales, restriciones, estructuraciones de la ley de control e indices de coste alternativos. Se plantea y resuelve un ejemplo de aplicación a un proceso MIMO no lineal complejo: el control climatico de un invernadero para la produccion de rosas.

Autor: MANZANEDO GARCIA J. FERNANDO.
Año: 1999.
Universidad: VIGO.
Centro de lectura: INGENIEROS INDUSTRIALES .
Centro de realización: ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES.

Resumen: Una de las finalidades de la reorganización del sector eléctrico es buscar la eficiencia económica a través de un mercado de generación plenamente competitivo. Así, uno de los aspectos más importantes en la operación de cualquier compañía electrica es el suministro de potencia a los consumidores de la manera más economica posible. El problema de decidir como la demanda de energía se reparte entre los generadores disponibles de forma óptima desde el punto de vista económico, mientras se cumplen al mismo tiempo determinadas condiciones de explotación, es un problema complejo que ha sido ya ampliamente abordado con diferentes metodologías, pero debido a la complejidad de los sistemas electricos de potencia, las tecnicas clasicas de optimización son incapaces de ofrecer soluciones fiables, si no es a base de simplificar enormentente el problema. En el caso particular que nos ocupa la gestión de un sistema hidrotérmico incluye la determinación de una politica de operación que conduzca a una adecuada utilización de los recursos hídricos y termicos del mismo, de forma que se satisfagan todas las restricciones de operación del sistema y se minimice el consumo de combustble en las centrales termicas. La idea ahora es poder trabajar con modelos más detallados de las instalaciones generadoras e incorporar nuevas restricciones al problema, tales como límites en las emisiones contaminantes de las centrales térmicas, limites en las variaciones del caudal turbinado en las centrales hidroeléctricas,etc., que con las tecnicas clásicas de optimización era prácticamente impensable abordar y que, gracias a las tecnicas evolutivas, pueden empezar a plantearse. Las tecnicas evolutivas son métodos de optimización basados en la evolución natural de las especies. Simulando este proceso en un computador se obtienen algoritmos de optimización estocástica que, haciendo uso de ciertos operadores cromosómicos, pueden, a menudo, sobrepasar a los métodos clásicos cuando son aplicados a problemas complejos del mundo real. La aplicabilidad de este tipo de tecnicas a la optimización de sistemas de generación electrica, sus ventajas e inconvenientes, cuáles de ellas son las que mejor se adaptan a los problemas planteados, y la capacidad de estos algoritmos para encontrar la solución óptima de los mismos con tiempos de cálculo razonables, para permitir su implantación en los despachos de control de las compañias eléctricas, son los objetivos fundamentales de esta tesis.

Autor: BAÑOS GONZALEZ MIGUEL.
Año: 1999.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: CIENCIAS DE LA INFORMACION.

Resumen: En esta tesis se investiga sobre la influencia de los métodos heurísticos en la creación publicitaria. Se trata de conocer si los grupos que utilizan métodos de incentivación generan más creatividad que los grupos que no emplean estos métodos. También se investiga sobre la importancia que tiene la experiencia profesional y los conocimientos sobre Métodos de Creatividad en la creación publicitaria. Para comprobar si se cumplen estos puntos, hemos reunido 6 grupos, que utilizan diferentes métodos, de cada una de las siguientes tipologías: creativos publicitarios, estudiantes de Métodos de Creatividad y estudiantes sin experiencia profesional en publicidad ni conocimientos de creatividad. En el experimento, todos los grupos han trabajado sobre el briefing real de Ayuda en Acción. Para medir los resultados se han codificado seis factores (fluidez, flexibilidad, originalidad, elaboración, coherencia interna y adecuación) evaluados por 12 jueces con diferentes actividades profesionales. Los resultados demuestran que los métodos heurísticos mejoran la creatividad publicitaria ya que los grupos de control han obtenido los peores resultados. Por otra parte, la experiencia profesional es fundamental en esta actividad, como lo es también conocer los Métodos de Creatividad, ya que los grupos de la Tipología 3 obtuvieron los peores resultados en cinco de los seis factores evaluados.

Autor: ALER MUR RICARDO.
Año: 1998.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INFORMATICA.

Resumen: El objetivo de esta tesis doctoral es la utilización y extensión de técnicas de programación genética para el aprendizaje automático de conocimiento de control para planificación independiente del dominio de manera autónoma o en colaboración con otras técnicas de aprendizaje. Además del objetivo principal, se quiere diseñar y experimentar con métodos para añadir conocimiento de fondo a la P.G. sin modificar substancialmente su modo de funcionamiento. Estos métodos son el sembrado de la población inicial y un nuevo operador genético que es capaz de utilizar ejemplos. Para comprobar la validez de los métodos propuestos, se ha realizado una evaluación experimental muy extensa seguida de validación, estadística y análisis.

Autor: MANDOW ANDALUZ LORENZO.
Año: 1998.
Universidad: MALAGA.
Centro de lectura: INFORMATICA.

Resumen: La tesis formaliza los problemas de búsqueda heurística en grafos con preferencias multicriterio y propone dos procedimientos generales para su resolución: POP* y POP elevado a N*, para la obtención de uno y todos los caminos solución minimales de un problema respectivamente. También se analizan y proponen condiciones suficientes con las que se demuestra la admisibilidad de ambos procedimientos, tanto en problemas con grafos finitos como infinitos. Estos resultados permiten establecer un marco general en el que se describen numerosos algoritmos para los criterios de preferencia más comunes (multiobjetivo, lexicográfico, satisfacción de metas y coste multiatributo), demostrándose igualmente su admisibilidad, También se incorporan a dicho marco otros algoritmos ya conocidos para este tipo de problemas. La tesis analiza también con detalle el papel que estos algoritmos pueden jugar en el desarrollo de sistemas de ayuda al diseño, especialmente en los dominios de la arquitectura y la ingeniería.

Autor: CANO UTRERA ANDRES.
Año: 1998.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: INFORMATICA.

Resumen: Las redes bayesianas han sido usadas muy frecuentemente para la construcción de sistemas expertos bayesianos. Estos sistemas expertos trabajan con valores de probabilidad precisos. Para un experto resulta muy difícil el dar una gran cantidad de probabilidades precisas a la hora de construir el sistema experto. Debido a ello en esta tesis se propone el uso de intervalos de probabilidad para representar la incertidumbre. Existen algoritmos exactos de propagación de intervalos de probabilidad sobre redes que transforman los intervalos en conjuntos convexos de probabilidad para poder obtener resultados finales correctos. Estos algoritmos son bastante complejos, y en la práctica sólo son capaces de resolver problemas muy simples. Por tanto, en esta tesis se han construído algoritmos aproximados de propagación en grafos de dependencias, en los que las distribuciones vienen dadas por intervalos de probabilidad. Los algoritmos construídos han utilizado técnicas de optimización combinatoria tales como el enfriamiento simulado y los algoritmos genéticos. También hemos utilizado los árboles de probabilidad para representar y operar con los distintos potenciales haciendo la propagación aún más eficiente y permitiendo adaptarnos a la capacidad de memoria de nuestro ordenador. Los árboles de probabilidad han permitido adaptarnos a la capacidad de memoria de nuestro ordenador a la hora de realizar los cálculos.

Autor: GONZALEZ MONROY LUIS IGNACIO.
Año: 1998.
Universidad: SEVILLA.
Centro de lectura: FISICA .
Centro de realización: FACULTAD DE FISICA.

Resumen: Se desarrolla un formalismo descriptivo general de sistemas de suministro de energía que deben satisfacer demanda predeterminadas y se busca la optimización del funcionamiento de dichos sistemas desde un punto de vista global, que tiene en cuenta simultaneamente las demandas correspondientes a diferentes instantes de tiempo. Las descripciones pueden hacerse en términos de variables continuas o discretas. Utilizando el método de las funciones de penalización, se utilizan cuatro procedimientos heurísticos de optimización: descenso según el gradiente, recocido simulado continuo, recocido simulado discreto y algoritmos genéticos. La introduccion de un factor de eficiencia permite comparar los diferentes métodos entre sí, teniendo en cuenta la aproximación de la solución, el cumplimiento de las ligaduras impuestas al problema y el tiempo de computación. Un conjunto de demandas y equipos de suministro son analizados, estableciendo en cada caso las mejoras condiciones de funcionamiento para minimizar ya sea el coste económico, el consumo de energía primaria o el impacto ambiental asociado a las emisiones nocivas.

Autor: CIPOLLA FICARRA FRANCISCO VICENTE.
Año: 1998.
Universidad: RAMON LLULL.
Centro de lectura: INGENIERIA ELECTRONICA E INFORMATICA.
Centro de realización: ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE LA INGENIERIA ELECTRONICA E INFORMATICA LA SALLE.

Resumen: El presente trabajo de investigacion consiste en un comprensivo estudio y analisis de la calidad del diseño en los sistemas de multimedia/hipermedia. El termino "diseño" incluye todos los aspectos que son percibidos por el usuario final desde la interfaz, es decir, la presentacion de los elementos de multimedia, la organización del contenido,el comportamiento de los medios y la estructura de acceso de la informacion. El modelo de diseño utilizado en la evolucion esel HDM( Modelo de diseño de Hipermedia), el cual tiene un elevado numero de primitivas. Con HDM es posible alcanzar un elevado nivel de analisis en funcion de las cuatro categorias de diseño como son estructura, dinamismo, presentacion y contenido (estas categorias de diseño estan interrelacionadas). Para la evaluacion heuristica es necesario definir un conjunto de atributos de calidad. Aquí se definen los siguientes atributos: competencia, control de la fruicion, isomorfismo, motivacion, naturalidad de la metafora, funcion factica, transparencia del significado, accesibilidad, autoevidencia, riqueza, consistencia,prediccion, orientacion y reusabilidad. Estos atributos son los primeros en el contexto especial de la multimedia/hipermedia, y estan relacionados con los cinco atributos presentados por Nielsen(uso eficente, facl de aprender, facil de recordar, subjetivamente placentero y pocos errores), por lo tanto permiten profundizar en los atributos de usabilidad. Mediante la aplicación de estadistica descriptivia y las primitivas del HDM se han establecido las primeras metricas heuristicas para los sistemas de multimedia/hipermedia. Ademas, la presente metodologia tiene una tabla de evaluacion heuristica, que incluye los principales componentes del sistema multimedia, incluidos un numero de primitivas del HDM. Dos tipos de evaluacion se han establecido: representativa y total. La evaluacion representativa esta basada sobre los conceptos de la estadistica descriptiva. Este tipo de evaluacion reduce los costos de la evaluacion para los clientes. La evaluacion total permite verificar los resultados alcanzados por la evaluacion represetativa y consiste en la evaluacion de todos los compenentes del sistema. La metodologia propuesta requiere un nuevo profesional. Este profesional tiene el rol de un evaluador heuristico de sistemas de multimedia/hipermedia) la nocion de heuristica hace referencia al metodo empleado para la evaluacion). Esta metodologia ha sido aplicada a un gran numero de sistemas de multimedia/hipermedia para probar su eficiencia.