Ode

Díaz Martín, José Fernando

Ode
Un nuevo modelo neuronal estocástico para optimización combinatoria

dc.contributor.advisor	Canivell Castillo, Verónica	es_ES
dc.contributor.author	Díaz Martín, José Fernando	es_ES
dc.contributor.other	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.contributor.other	Inteligencia Artificial	es_ES
dc.date.accessioned	2024-01-29T08:09:44Z
dc.date.available	2024-01-29T08:09:44Z
dc.date.issued	1997-01-01
dc.description.abstract	Esta tesis se enmarca dentro del area de redes neuronales artificiales y optimizacion combinatoria, y tiene como objetivo el desarrollo de nuevas tecnicas de optimizacion basadas en modelos neuronales, que sean capaces de resolver problemas practicos de dimension real, obteniendo soluciones de alta calidad en tiempos de ejecucion factibles, siguiendo la aproximacion general para la construccion de un sistema conexionista, se define un modelo teorico general apropiado para problemas de optimizacion combinatoria, analizandose tanto su arquitectura o estructura estatica como su comportamiento dinamico (modo de operacion y estabilidad). El estudio practico del modelo propuesto se realiza sobre tres problemas clasicos de optimizacion combinatoria: el problema del viajante comercial, pvc, el problema de la particion de grafos, ppg, y el problema de la asignacion cuadratica, pac, evaluando el sistema con respecto a su complejidad temporal y a la calidad de las soluciones obtenidas. Finalmente, se hace una descripcion de la aplicacion practica que se ha desarrollado sobre una importante area de interes en el entorno de fabricacion industrial: neuroprog, un programador predictivo para sistemas de produccion discreta.	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.14454/17
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad de Deusto	es_ES
dc.subject	Matemáticas	es_ES
dc.subject	Ciencia de los ordenadores	es_ES
dc.title	Ode	es_ES
dc.title	Un nuevo modelo neuronal estocástico para optimización combinatoria	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES