Técnicas de Soft Computing aplicadas a biometría, predicción y ruteo de vehículos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de técnicas de Soft Computing. El énfasis está puesto en Redes Neuronales, Lógica Difusa y Optimización por cúmulo de partículas aplicadas al procesamiento de señales (audio e imágenes) para efectuar reconocimiento biométrico, predicción de índices de bolsa y toma de decisiones en problemas del tipo VRP (Vehicle Routing Problem). En lo referido a biometría se ha desarrollado un nuevo reconocedor basado en una red neuronal competitiva difusa y una red neuronal feedforward que no sólo mejora la tasa de acierto con respecto a soluciones previas sino que además, incorpora el concepto de clase de rechazo. En el área de predicción se han utilizado redes neuronales feedforward para operar sobre series temporales económicas. Se han obtenido resultados levemente mejores que la conocida estrategia de comprar y esperar (buy-and-hold). También se han comparado los distintos niveles de memoria a largo plazo que introduce el índice de Hurst con la respuesta obtenida a partir de diferentes redes neuronales feedforward. En lo que respecta a la toma de decisiones en problemas del tipo VRP se ha completado la presentación de una tesis de Doctorado en Ciencias Informáticas la cual incluye el diseño e implementación de varias alternativas del método PSO que fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)