Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039

Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Tesis de maestría
    Hiper-Heurística a través de sistemas de clasificadores para solucionar problemas de corte de material en dos dimensiones
    (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2004-01-12) Flores Álvarez, Edgardo Javier; Terashima Marín, Hugo; Martínez Alfaro, Horacio; Valenzuela Rendón, Manuel; ITESM
    El tema de corte de material ha sido estudiado ampliamente en los últimos años debido a la gran cantidad de aplicaciones que puede tener, algunas de ellas son: empaque de materiales, carga de vehículos y contenedores limitados por la capacidad de carga, partición de problemas, calendarización de tareas en espacios limitados de tiempo, organización de localidades de memoria, organización de horarios, y corte de materiales en donde la materia prima puede tener una, dos o tres dimensiones, por ejemplo cable, madera, piel o papel. El problema de corte de materiales también ha sido de suma importancia en cuanto a la teoría, pues ha servido de base para muchas investigaciones en el análisis del comportamiento de los algoritmos de aproximación. Esto involucra, el determinar el radio de desempeño del peor caso, identificar el límite inferior en el mejor desempeño posible y el analizar el comportamiento del caso promedio de distintos algoritmos de optimización [19].
  • Tesis de maestría
    Generación Automática de Programas Mediante Programación Genética
    (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 01/06/2000) Lucas González, Sócrates A.; Terashima Marín, Hugo; Cantú Ortiz, Francisco Javier; Valenzuela Rendón, Manuel; ITESM
    La programación automática es un área de interés tanto para la ingeniería de software como para la Inteligencia Artificial (IA). La programación genética es una técnica de la IA desarrollada por John R. Koza, inspirada en algoritmos genéticos, que provee la forma de evolucionar programas mediante operaciones genéticas similares a las naturales, como el cruce y la mutación, con la finalidad de obtener programas que resuelvan un problema. Una variante de programación genética implementada por Helmut H�rner utiliza gramáticas del tipo Backus-Naur-Form (BNF) como material genético. Los métodos usuales que siguen algunos trabajos sobre programación automática son métodos formales que involucran conceptos de lógica; en esta tesis se muestra un método diferente al utilizar la programación genética con gramática BNF como una opción para la programación automática. Esto se consiguió mediante la integración de un sistema generador de programas, basado en la variante de programación genética de H�rner, que utiliza un conjunto de subrutinas definidas en una gramática BNF, así como de un procedimiento de ejecución de programas y de procedimientos para su evaluación. La integración del sistema generador tiene el objetivo de elaborar programas que tratan de satisfacer a una especificación inicial, en la cual se indica lo que se espera que realice un programa. Los ejemplos tratados por el sistema generador pertenecen al Algebra Lineal. Los primeros dos ejemplos fueron encontrar un programa para la multiplicación de un vector por un escalar y encontrar otro programa para la bÚsqueda de un nÚmero dentro de un arreglo, en ambos ejemplos los resultados fueron favorables para el sistema generador. Los ejemplos siguientes fueron encontrar programas para el producto punto de dos vectores y para la adición de matrices, ambos representaron mayor dificultad para el sistema generador; sin embargo, se obtuvieron resultados favorables al encontrar los programas para cada ejemplo; por Último, los ejemplos para los cuales el generador no encontró programas tan favorables fueron la obtención de programas para la corrección de códigos y la obtención de programas que efectuasen la inversa de una matriz, tales resultados se debieron a especificaciones rígidas que poco ayudaron a la conducción hacia programas efectivos, produciendo una inadecuada evolución de los programas.
En caso de no especificar algo distinto, estos materiales son compartidos bajo los siguientes términos: Atribución-No comercial-No derivadas CC BY-NC-ND http://www.creativecommons.mx/#licencias
logo

El usuario tiene la obligación de utilizar los servicios y contenidos proporcionados por la Universidad, en particular, los impresos y recursos electrónicos, de conformidad con la legislación vigente y los principios de buena fe y en general usos aceptados, sin contravenir con su realización el orden público, especialmente, en el caso en que, para el adecuado desempeño de su actividad, necesita reproducir, distribuir, comunicar y/o poner a disposición, fragmentos de obras impresas o susceptibles de estar en formato analógico o digital, ya sea en soporte papel o electrónico. Ley 23/2006, de 7 de julio, por la que se modifica el texto revisado de la Ley de Propiedad Intelectual, aprobado

DSpace software copyright © 2002-2025

Licencia