Show simple item record

dc.contributor.authorCifuentes Bernal, Andrés Mauricio
dc.contributor.authorMacías Castillo, Paula Rocío
dc.contributor.authorPlaza Torres, Mauricio
dc.date.accessioned2017-06-15T03:25:10Z
dc.date.accessioned2017-06-15T03:25:18Z
dc.date.available2017-06-15T03:25:10Z
dc.date.available2017-06-15T03:25:18Z
dc.date.issued2016-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11818/611
dc.descriptionPresentación que se llevó a cabo durante el VIII Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2016 del 21 al 23 septiembre de 2016. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.es_PE
dc.description.abstractEn este documento se describe el diseño y puesta en marcha de un sistema de generación de trayectorias que toma en cuenta más de una función de restricción para crear un camino continuo entre un punto de inicio y un punto de destino dentro de un espacio controlado. El algoritmo es probado para el desplazamiento de un robot móvil en un espacio bidimensional, pero se plantea su extrapolación a espacios tridimensionales y restricciones de orden superior con el fin de crear los parámetros de referencia de un exoesqueleto actuado con el fin de encontrar una solución óptima con el menor gasto computacional. Las trayectorias se crean por evolución genética. La creación del genoma emplea procesos estocásticos, lo que genera una gran exploración del espacio de búsqueda, se ejecutan algoritmos de evolución para optimizar los factores de mayor relevancia para el usuario. El mecanismo de exploración, el cual garantiza un amplio barrido del ambiente a explorar, se basa en un algoritmo novedoso que por su componente probabilístico puede crear tramos inoficiosos en las primeras soluciones, es por esto que se empleó un algoritmo de limpieza de estos ciclos redundantes. La evolución genética descrita se lleva a cabo con sujetos de genética variable, lo cual no es muy común con esa clase de algoritmos, y evalúa las dos restricciones a optimizar, pero puede extrapolarse a N-dimensiones, de ser necesario adicionar factores a optimizar.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.sourceUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UIGVes_PE
dc.subjectEstocásticoes_PE
dc.subjectGenética variablees_PE
dc.subjectOptimización multiobjetivoes_PE
dc.subjectEvolución genéticaes_PE
dc.subjectParetoes_PE
dc.titleDiseño de un algoritmo de evolución genética con soluciones de información multiobjetivo y genoma variablees_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record