Archivo de la etiqueta: optimización

Explorando el Algoritmo de Búsqueda Ascenso de Colina en Inteligencia Artificial

Ingeniería informática, , , , , ,

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UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN

FACULTAD DE CIENCIAS Y TECNOLOGÍA

INFORMÁTICA-SISTEMAS


BÚSQUEDA

ASCENSO DE COLINA


INTEGRANTES:

Canaviri Astete Wilder

Cuba Cespedes Silvestre Carlos

Lopez Vargas Adan

Zarate Fernandez Juan Luis

MATERIA: Inteligencia Artificial (i)

DOCENTE: Lic. Garcia Perez Carmen Rosa

FECHA: 26/03/19


COCHABAMBA – BOLIVIA




INTRODUCCIÓN

Creado en 1993 por Forrest y Michelt y también con la ayuda de Richard Palmer en un estudio sobre algoritmos genéticos para la solución de problemas Seguir leyendo “Explorando el Algoritmo de Búsqueda Ascenso de Colina en Inteligencia Artificial” »

Estrategias de Producción: Enfoques Clave para la Optimización

Ingeniería industrial de procesos, , , ,

Enfoque a Proceso

El 75% de la producción global se dedica a productos de bajo volumen y alta variedad en talleres. Estas instalaciones se organizan por actividades o procesos, como soldadura, molienda y pintura en una fábrica, o pagos, ventas y nóminas en una oficina. Este enfoque ofrece alta flexibilidad, ya que los productos se mueven entre procesos diseñados para diversas actividades y cambios frecuentes (procesos intermitentes).

Los costes variables son altos, con baja utilización (hasta Seguir leyendo “Estrategias de Producción: Enfoques Clave para la Optimización” »

Algoritmos de Grafos: Dijkstra, Floyd, Prim y Kruskal

Matemáticas, , , , , ,

Algoritmos de Grafos: Conceptos y Pseudocódigo

Este documento presenta una revisión de varios algoritmos fundamentales en la teoría de grafos, incluyendo Dijkstra, Floyd, Prim y Kruskal. Se proporciona pseudocódigo y una descripción de cada algoritmo.

Algoritmo Unir Particiones

Este algoritmo se utiliza para unir particiones en un grafo, dado un diccionario que mapea vértices a números de partición y una arista que especifica las particiones a unir.

Entrada:

Optimización de Modelos de Aprendizaje Profundo: Técnicas y Arquitecturas

Ingeniería industrial de procesos, , , , , ,

Este documento explora diversas técnicas y arquitecturas utilizadas para optimizar modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), abordando desde la regularización y el ajuste de hiperparámetros hasta el diseño de arquitecturas específicas.

Técnicas de Regularización

La regularización es crucial para prevenir el sobreajuste (overfitting) y mejorar la generalización del modelo. A continuación, se presentan algunas técnicas clave:

Optimización de la Distribución en Planta por Proceso: Minimización de Desplazamientos y Costos

Ingeniería industrial de procesos, , , , ,

La distribución por proceso y el problema de la localización relativa:

Cuándo se aplica:

Conceptos Clave en Sistemas de Bases de Datos: Definiciones y Procesos

Ingeniería en sistemas de información, , , ,

Conceptos Clave en Sistemas de Bases de Datos

Este documento presenta una serie de conceptos fundamentales en el ámbito de los sistemas de bases de datos, abarcando desde la definición de datos hasta la optimización del rendimiento.

Definiciones de Lenguaje SQL y Estructuras de Datos

Requisitos y Metodologías para la Optimización de Sistemas Productivos: Shojinka, Kanban y SMED

Ingeniería industrial de procesos, , , , , , ,

Requisitos del Sistema Productivo para la Implementación de Shojinka

Para implementar la metodología Shojinka, o de adaptación a la demanda, el sistema productivo debe cumplir con los siguientes requisitos previos:

Distribución en Planta Adecuada

Integrabilidad y Optimización: Conceptos Clave en Cálculo Avanzado

Matemáticas, , ,

Integrabilidad

Sea f: A-> R una función real de variable real definida en un conjunto A. Se llama función primitiva de f a otra función F: A ->R, tal que F’(x) = f(x). Sea f: D -> R con D ⊂ R una función integrable en cada intervalo [a,x] con x ≥ a. Se llama integral impropia de primera especie de f sobre [a, +∞), al límite:

∫ f(x) dx = lim x→+∞ ∫ax f(t) dt

(Si dicho límite existe, se dice que la integral es convergente, pero si el límite no existe, se dice que es divergente) Seguir leyendo “Integrabilidad y Optimización: Conceptos Clave en Cálculo Avanzado” »

Técnicas de Diseño de Algoritmos: Programación Dinámica y Algoritmos Ávidos

Ingeniería en sistemas de información, , , , ,

Preguntas y Respuestas

10) ¿Qué es lo que establece la definición de O-mayúscula en términos estrictamente prácticos?

Implementación Eficiente de TDA Cola: Optimización de Procedimientos y Almacenamiento

Ingeniería informática, servicios y aplicaciones, , , ,

TDA Cola

Implementación de TDA Cola que prioriza velocidad de procedimiento

CONST
max = 10

TIPO
t_cola = registro
contenedor = array[1…max] de tipo_dato
e, s = entero
fin_registro

VAR
cola = t_cola

e: posición en la que debe ingresar el nuevo elemento
s (frente): posición de la cual se debe extraer un elemento

Proc. inicializar_cola (var cola: t_cola)
INICIO
cola.e = 1
cola.s = 1
FIN

Función cola_vacia (cola: t_cola): lógico
INICIO
cola_vacia = (cola.s = cola.e)
FIN

Proc. agregar_cola (var cola: t_cola, nuevo: Seguir leyendo “Implementación Eficiente de TDA Cola: Optimización de Procedimientos y Almacenamiento” »