El algoritmo de búsqueda del cuco (CS) es una alternativa simple y global que, sin embargo, no se puede aplicar de manera directa para resolver problemas de optimización multimodal. En este documento se propone un nuevo algoritmo de optimización multimodal llamado la búsqueda multimodal del cuco (MCS). El algoritmo MCS mejora al CS original con capacidades multimodales por medio de lo siguiente: (1) la incorporación de un mecanismo de memoria que registra de modo eficiente los óptimos locales potenciales de acuerdo a su valor de ajuste y la distancia con respecto a otras soluciones potenciales; (2) la modificación de la estrategia original de selección individual CS para acelerar el proceso de detección de nuevos mínimos locales; (3) la inclusión de un procedimiento de depuración para eliminar cíclicamente elementos duplicados de memoria.
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Ponencia:
Análisis del proceso de producción de tapas corona aplicando el algoritmo de flujo máximo
Video:
Redes y emparejamientos en teoría de grafos. Matriz de adyacencia. ©UPV
Artículo:
Efecto de la composición compleja del modelo perdido en la estructura y las propiedades de la fundición de acero
Artículo:
Estimación de modelos de equilibrio general en economías dinámicas por métodos de Monte Carlo y cadenas de markov
Tesis:
Adaptación, implementación y evaluación de una propuesta de fabricación sensible en la industria del calzado: un caso de investigación-acción.