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dc.contributor.authorFernández González, Michel
dc.date.accessioned2022-12-12T17:51:04Z
dc.date.available2022-12-12T17:51:04Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationFernández González, M. (2019). Aplicación con arquitectura orientada a servicios para optimización monoobjetivo basada en heurísticas sin uso de gradiente. Tesis de maestría. Universidad de Matanzases
dc.identifier.urihttp://rein.umcc.cu/handle/123456789/701
dc.description.abstractLa optimización juega un papel crucial en la industria manufacturera actual. Este trabajo se enfoca al diseño y la implementación de una aplicación para computación en la nube, basada en una arquitectura orientada a servicios, para resolver problemas de optimización mono-objetivo, usando heurísticas sin uso de gradiente. Este enfoque permite aplicar la usualmente costosa computacionalmente optimización basada en heurísticas en el entorno altamente eficiente de la computación en la nube. Una biblioteca de clases fue primeramente desarrollada para implementar los principales elementos de un problema de optimización, así como tres populares heurísticas mono-objetivo: algoritmo genético, entropía cruzada y enjambre de partícula. El diseño de esta biblioteca también garantiza su futura extensibilidad, con el objetivo de incluir nuevas heurísticas. Sobre la base de esta biblioteca de clases, se diseñó y desarrolló un sistema cliente-servidor. Se establecieron, además, los correspondientes protocolos de comunicación. El funcionamiento de la aplicación cliente-servidor fue validada utilizando un conjunto de problemas estándares de prueba, los cuales fueron tomados de la literatura. Las tres heurísticas propuestas mostraron un adecuado funcionamiento, aunque el método de entropía cruzada mostró mejores resultados que los otros dos algoritmos en todos los problemas considerados.es
dc.language.isoeses
dc.publisherFacultad de Ciencias Técnicas, Universidad de Matanzases
dc.subjectIndustriaes
dc.subjectManufacturaes
dc.subjectComputación en la nubees
dc.subjectHeurísticaes
dc.titleAplicación con arquitectura orientada a servicios para optimización monoobjetivo basada en heurísticas sin uso de gradientees
dc.typeThesises


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