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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7945Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Dorronsoro, Bernabe | - |
| dc.contributor.author | Aran Perez, Jordan Michelt | - |
| dc.creator | Aran Perez, Jordan Michelt%1154241 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-06-25T20:30:34Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-25T20:30:34Z | - |
| dc.date.issued | 2024-02-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7945 | - |
| dc.description | Este estudio introduce un Algoritmo Coevolutivo de Agrupación con Cooperación Auto-Adaptativa (GCA-AC), diseñado como una solución general a problemas de agrupación. En particular, se centra en dos problemas especí cos: el Problema de Empaquetado de Contenedores de una Dimensión (BPP-1D) y el Problema de Programaci ón de Máquinas Paralelas (PMS). Existe un vasto abanico de algoritmos genéticos y estrategias evolutivas que han sido propuestas como soluciones a la familia de los problemas de agrupación. Sin embargo, estos métodos pueden tener limitaciones en cuanto a adaptabilidad y rendimiento, lo cual motiva la búsqueda de nuevas estrategias que combinen y mejoren las existentes. El GCA-AC se presenta como una innovadora solución que combina diversas estrategias evolutivas para mejorar su adaptabilidad y rendimiento. Una de las principales contribuciones de este estudio es el mecanismo de auto-adaptación del GCAAC, que permite ajustar dinámicamente sus parámetros, ofreciendo una respuesta más e ciente a los cambios en el ambiente del problema. Los resultados de la investigación indican que el GCA-AC es competente en la búsqueda de soluciones de calidad para los problemas BPP-1D y PMS, comparables con las generadas por algoritmos especializados ya existentes. Este estudio propone que la combinación de algoritmos genéticos con estrategias de coevolución y autoadaptaci ón puede ser un enfoque fructífero para el desarrollo de algoritmos de agrupación universales. A pesar de los prometedores resultados que este estudio proporciona, se reconoce que aún hay mucho por descubrir. Por lo tanto, se sugieren múltiples oportunidades para futuras líneas de investigación. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | OPTIMIZACIÓN GENERALIZADA PARA PROBLEMAS DE AGRUPACIÓN: UN ENFOQUE COEVOLUTIVO AUTO-ADAPTATIVO | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Cruz Reyes, Laura%122925 | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias de la Computación | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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