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Particle Swarm Optimization (PSO) ha sido utilizado exitosamente en diferentes áreas como optimización mutidimensional y multiobjetivo, y entrenamiento de redes neuronales entre otras, pero existen actualmente pocos re...

En este artículo se presenta una versión del algoritmo de Particle Swarm Optimization que ha sido hibridizado con un operador dinámico de mutación y que implementa el modelo conocido como local best (l-best). El algo...

En este trabajo, proponemos el uso de un algoritmo de optimización mediante cúmulos de partículas (PSO, por las siglas en inglés), el cual, utilizando el simulador de tráfico SUMO para su entrenamiento, es capaz de ...

Large bandwidth on hand in WDM networks is the best choice for increasing tra c demand; although, routing and wavelength assignment (RWA) problems still remain a challenge. This work proposes a novel method to solve mult...

This paper proposes a hybrid particle swarm approach called Simple Multi-Objective Particle Swarm Optimizer (SMOPSO) which incorporates Pareto dominance, an elitist policy, and two techniques to maintain diversity: a mut...

This paper presents an enhanced Particle Swarm Optimizer approach, which is designed to solve numerical unconstrained optimization problems. The approach incorporates a dual population in an attempt to overcome the probl...

Particle Swarm Optimization es una heurística popular usada para resolver adecuada y efectivamente problemas mono-objetivo. En este artículo, presentamos una primera adaptación de esta heurística para tratar problema...

Metaheuristics based on swarm intelligence simulate the behavior of a biological social system like as a flock of birds or a swarm of bees, and they have achieved important advances for solving optimization problems. In ...

Los algoritmos de clustering de tipo c-means son sensibles a los valores de inicialización de los centroides y pueden quedar atrapados en extremos locales. Planteado en estos términos, el uso de enfoques aproximados pa...

Clustering of short texts is an important research area because of its applicability in information retrieval and text mining. To this end was proposed CLUDIPSO, a discrete Particle Swarm Optimization algorithm to cluste...

Esta línea de trabajo está basada en la investigación y aplicación de metaheurísticas poblacionales para la resolución de problemas multi-objetivo. En particular, se selecciona la metaheurística conocida como Opti...

Los mapas auto-organizativos (SOM – Self organizing maps) son un tipo de red neuronal ampliamente conocido por su capacidad para preservar la topología de los datos de entrada permitiendo mapear un espacio n-dimension...

En esta presentación se describen, en forma breve, algunas de las direcciones de investigación que en la actualidad se están desarrollando dentro de la línea ”Optimización Mono y Multiobjetivo” del Laboratorio d...

In this article we analyze two kinds of metaheuristic algorithms applied to wind farm optimization. The basic idea is to utilize CHC (a sort of GA) and GPSO (a sort of PSO) algorithms to obtain an acceptable configurati...

El aprendizaje de juegos ha motivado el desarrollo de numerosas estrategias de Inteligencia Artificial. Si bien existen diferentes enfoques, la adaptación al entorno de información es una característica deseable cuand...

The resolution of optimization problems is of great interest nowadays and has encouraged the development of various information technology methods to attempt solving them. There are several problems related to Software E...