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Algoritmos de Identificación de piel humana y su relación con los sistemas de color: Su aplicación a la segmentación de piel basada en píxeles

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Autores/as: César Armando Estrebou ; Laura Cristina Lanzarini

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2020 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

El objetivo principal de este trabajo se centra en determinar cuál es el modelo de representación de color más conveniente para realizar segmentación por píxeles en imágenes de piel humana. Para encontrar una respuesta al objetivo planteado se realiza un estudio comparativo de mas de 30 publicaciones en este área de aplicación. En este documento se hace particular hincapié en la realización de un relevamiento lo más amplio posible de manera de incluir publicaciones diversas con la mayor cantidad de modelos de representación de color y algoritmos de segmentación. Se describen y estudian en profundidad los sistemas de representación de color, se realiza un análisis de la distribución de la piel en cada uno de éstos sistemas, se incluye una revisión y análisis de más de treinta artículos publicados y se documentan los juegos de datos utilizados en los experimentos de los artículos. Esta información es de fundamental importancia para replicar y complementar los resultados obtenidos por los autores de los trabajos estudiados para realizar futuros experimentos.

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Algoritmos de navegación y guiado para vehículos autónomos basados en métodos de horizonte móvil

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Autores/as: Guido Marcelo Sánchez ; Leonardo Giovanini ; Alejandro Gonzalez ; Ernesto Kofman ; Vicente Mut ; Alejandro Limache

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No requiere 2017 Biblioteca Virtual de la Universidad Nacional del Litoral (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas  

The objective of this thesis is to develop navigation and guidance algorithms for autonomous terrestrial vehicles. To do this, two essential components are required: i) an estimation system, which allows to know the position and orientation of the vehicle, and ii) a control system, which allows to control the position and orientation of the vehicle. In the case of the estimation problem, we calculate the estimates of the states and parameters of the system from noisy measurements obtained from the sensors available in the vehicle, while in the case of the control problem, we calculate the control actions which must run each of the actuators to follow a predefined path. Physical limits on the behaviour of vehicles, sensors and actuators can be modelled as constraints. Moving horizon methods are based on the solution of an explicit optimization problem at every sample instant. For this reason, they are able to incorporate system constraint information into the design stage and thus provide a unified theoretical framework for estimation and control of constrained systems. In this thesis, three main topics have been studied: i) Moving horizon estimation with restrictions and adaptive approximation of the arrival cost. ii) Model predictive control for nonlinear systems, based on the linearization of nonlinear systems along a predefined path. iii) Control of multiple vehicles using distributed control algorithms based on dynamic games, with agents that solve the decentralized problem equivalent to the centralized problem in a network environment.

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Algoritmos de procesamiento y reconstrucción tomográfica para imágenes radiológicas

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Autores/as: Mariano Javier Arselán ; Francisco Mauricio Malano

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2016 Repositorio Digital Universitario (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias físicas  

Tesis (Magister en Análisis y Procesamiento de Imágenes)-- Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2015.

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Algoritmos evolutivos aplicados a problemas de diseño de redes confiables

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Autores/as: Héctor Enrique Magnago ; José Luis Hernández ; Francisco Javier Díaz

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No requiere 2006 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Artes  

Los problemas de diseño topológico de redes de información caen dentro de la categoría de problemas de optimización combinatoria. En muchos casos, cuando el tamaño de la instancia del problema crece, los tiempos de resolución del mismo a través de técnicas exhaustivas pueden resultar inadmisibles. Por esta razón las heurísticas en general y la computación evolutiva en particular, son una alternativa válida para atacar este tipo de problemas. Este trabajo se centra en la resolución de problemas de diseño óptimo de redes confiables utilizando técnicas evolutivas. A continuación se muestra un esquema del desarrollo del mismo. En el capítulo 2 se realiza una revisión de las metodologías existentes aplicadas para resolver problemas de diseño de redes. La complejidad matemática asociada a la resolución de la obtención de la topología óptima se discute en el Capítulo 3. El abordaje del diseño de una red de comunicaciones cuando la función objetivo es el costo de implementación y la restricción recae sobre la confiabilidad del sistema, está plasmado en este capitulo, ubicando al problema dentro de una clase de problemas de optimización combinatoria. Este diseño se utiliza como problema test para analizar el comportamiento de un algoritmo estocástico. En el capítulo 4 se realiza una revisión de las técnicas proporcionadas por la computación evolutiva para resolver problemas de optimización. El mismo contiene los conceptos básicos relacionados con la aplicación de Algoritmos Evolutivos (AE), basados en AG, para resolver problemas de optimización. En el capítulo 5 se describe el diseño de un algoritmo evolutivo con conocimiento específico del problema para encontrar una topología de mínimo costo sujeto a restricciones de confiabilidad entre todas las terminales de la red. El Capítulo 6 contiene ejemplos de diseño de redes resueltos a través de las metodologías propuestas en esta tesis. Las conclusiones y futuras líneas de investigación se presentan en el Capítulo 7.

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Algoritmos evolutivos avanzados como soporte del proceso productivo

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Autores/as: Carolina Salto ; Raúl Gallard

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2000 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información  

El mundo de los negocios actuales está sufriendo muchos cambios, ya no basta con generar reportes y realizar una correcta planificación. Se deben incluir herramientas de optimización para crear soluciones de negocios adaptativas como por ejemplo para límites de créditos, precios y descuentos, y scheduling. Esto redundará en beneficios para la empresa ya sea en la disponibilidad de tecnología de avanzada como también en la disminución de los costos asociados a la toma de decisiones óptimas, también incrementará la capacidad para aprender de experiencias previas y para adaptar a cambios en el mercado. En estos últimos años se han realizados muchos estudios de investigación respecto de la aplicación de las técnicas de computación evolutiva para la solución de problemas de scheduling. La principal ventaja de las técnicas evolutivas es su habilidad para proveer buenas soluciones a problemas extremadamente complejos usando tiempos razonables. En este trabajo se hace un revisión de las clases y características de algoritmos evolutivos así como también algunas mejoras introducidas a los mismos. Entre estas últimas se pueden incluir múltiple crossover, multiplicidad de padres y prevención de incesto. Asimismo se presentan algunas variantes de algoritmos evolutivos planteados para la resolución de un problema particular de scheduling como lo es el problema de job shop scheduling.

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Algoritmos genéticos y su aplicación en optimización de redes

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Autores/as: José Luis Hernández ; Raúl Hector Gallard ; Francisco Javier Díaz

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No requiere 1998 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

El presente trabajo realiza un análisis de los algoritmos genéticos que se diseñan para resolver problemas de optimización, que involucran no sólo funciones objetivo continuas y derivables sino aplicados a funciones con puntos de discontinuidad o de no derivabilidad. Asimismo se aplican a problemas de secuenciación en donde el espacio de soluciones está determinado por un conjunto de secuencias una de las cuales es la óptima, presente en muchos problemas de optimización en redes. En este tipo de problemas están presente las permutaciones y su representación intrínseca ha constituido un reto para los algoritmos genéticos. Se presenta un análisis de diferentes representaciones de los cromosomas que pueden ser utilizados en la resolución de los distintos problemas y del funcionamiento de los AG en los distintos casos, representaciones y parámetros que los gobiernan. Se seleccionan algunos ejemplos de aplicaciones de algoritmos genéticos en redes en los cuales se distinguen diferentes tipos de problemas y de aportes en los AG en cada ejemplo. Se hace hincapié en los operadores genéticos seleccionando para cada caso los más apropiados. Posteriormente se encara el diseño e implementación de un AG, utilizando el problema del viajante para un testeo preliminar de los AG y finalmente se aplica este diseño en uno de los ejemplos seleccionados. Conjuntamente se implementan algunas técnicas clásicas para contrastar los resultados. Finalmente se realiza una interpretación de los resultados justificando la exploración de estas técnicas como una alternativa válida en problemas de optimización de redes de datos, analizando las ventajas y desventajas de estos métodos frente a técnicas clásicas.

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Algoritmos matemáticos y computacionales para la detección automática de señales sísmicas

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Autores/as: Juan Ignacio Sabbione ; Danilo Rubén Velis ; Mauricio Sacchi ; Claudia Leonor Ravazzoli ; Patricia Mercedes Gauzellino

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No requiere 2012 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  

Este trabajo de Tesis tiene por objetivo general dar soluciones a diferentes problemas relacionados con la detección automática de señales sísmicas. Dichos problemas incluyen el picado de los tiempos de los primeros arribos en exploración sísmica, la detección y determinación de los tiempos de llegada de fases de terremotos en registros de estaciones sismológicas, y la declaración y picado de los arribos de eventos en registros de microsismicidad. Para ello, se estudian diversos atributos sísmicos convencionales y no convencionales diseñados para realzar la llegada de las señales de interés por sobre el ruido de fondo de los datos. A partir de estos atributos se proponen nuevos algoritmos, estrategias y métodos para detectar las señales buscadas de forma eficiente, automática y precisa. En particular, se analiza la dimensión fractal de la traza sísmica, se aclaran algunas suposiciones teóricas e hipótesis que deben realizarse al considerar una traza sísmica como una curva fractal, y se evalúan distintas estrategias para estimar su dimensión. A partir de ejemplos con datos sintéticos y reales, se prueba que la dimensión fractal obtenida a través del método del variograma es un atributo que evidencia claramente la transición entre el ruido y la señal con ruido. Se desarrollan también tres nuevos métodos para detectar los tiempos de los primeros arribos en registros sísmicos complejos de forma automática. Los atributos en los que se basan estos nuevos algoritmos están dados por un cociente de energías, por la entropía de la traza sísmica, y por su dimensión fractal, aprovechando en este último caso los resultados del análisis previo. Los cambios detectados en los atributos son realzados mediante la aplicación de un filtro de suavizado que preserva los saltos bruscos. Estos algoritmos determinan los primeros arribos analizando las trazas sísmicas individualmente. Se introduce luego un novedoso proceso de corrección de picados erróneos que considera simultáneamente todo el conjunto de las trazas pertenecientes a un mismo registro de disparo común teniendo en cuenta la alineación aproximada de los primeros arribos dada por el modelo de refracción. Este procedimiento permite además descartar las trazas malas de forma automática. Los métodos propuestos son luego mejorados y aplicados a un gran volumen de datos reales provistos por la industria que presentan distintos desafíos y dificultades. Para estudiar la detección de señales en sismología, se realiza un análisis comparativo entre ocho métodos V de detección automática de fases de terremotos. El conjunto de ocho métodos analizado está formado por la adaptación de los tres algoritmos desarrollados para picar primeros arribos, por tres métodos tradicionales, y por dos métodos obtenidos a partir de modificaciones a dos de los métodos tradicionales. El estudio es llevado a cabo utilizando registros obtenidos en la Estación Sismológica de La Plata (LPA). Como resultado, se realiza una valoración relativa de los ocho métodos de detección en la que algunos de ellos se destacan por sobre otros, y se obtienen así herramientas computacionales para realizar la detección automática de fases de terremotos en estaciones sismológicas. Por último, se seleccionan tres de estos ocho métodos y a partir de ellos se genera una nueva metodología para detectar microsismos de forma automática que consta de dos pasos. En el primer paso se detectan y determinan todos los tiempos de aquellos eventos que representan un potencial arribo de un microsismo, traza por traza en todo el registro. En el segundo paso, se utiliza un criterio que analiza todo el registro en su conjunto para declarar la presencia de microsismos. Como resultado se obtienen el número de microsismos declarados, un indicador de confianza asociado a cada uno de ellos, y los tiempos de llegada para aquellas trazas en las que el evento es detectado.

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Algoritmos para ecuaciones de reacción difusión aplicados a electrofisiología

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Autores/as: Elvio Heidenreich ; José Félix Rodríguez Matas ; José María Ferrero y de Loma Osorio

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No requiere 2009 CIC Digital (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

Las ecuaciones que gobiernan los fenómenos en electrofisiología son ecuaciones de reacción-difusión anisótropas con un término reactivo altamente no lineal definido por un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias rígidas. Estas características del sistema implica la necesidad de mallas espacio-temporales muy finas de manera de capturar el frente de propagación evitando la aparición de oscilaciones espúreas en el frente de onda. En esta tesis doctoral se han desarrollado algoritmos eficientes para la resolución de este tipo de problema en el entorno de programación paralela,con aplicaciones al cálculo de grandes prestaciones. Entre los algoritmos desarrollados se encuentran un esquema de diferencias finitas compacto de alto orden que tiene en cuenta la anisotropía del tejido e incorpora un esquema de paso temporal adaptativo. Este permite una solución precisa del potencial y el flujo, trabajar con mallas más gruesas que aquellas requeridas por los métodos de diferencias finitas de segundo orden o elementos finitos lineales. Esta característica permite reducir el tiempo de cálculo y los requerimientos de memoria para modelos celulares complejos. También se ha desarrollado un esquema de elementos finitos inmersos que permite definir mallas jerárquicas estáticamente reducibles lográndolas mantener el coste computacional de invertir el sistema de ecuaciones en un mínimo, permitiendo incrementar la resolución espacial con la que se resuelve el problema. Al igual que en el caso anterior se ha acoplados un algoritmo de integración temporal con paso adaptativo que permiten una mejora adicional en el rendimiento del código. Con este método se ha obtenido una escalabilidad superior que para elementos lineales, con una aceleración efectiva de hasta cuatro veces con respecto a estos elementos para resolver un problema con igual n´umero de grados de libertad. Como aplicaciones del código desarrollado se llevó a cabo un estudio de la influencia de la isquemia aguda regional sobre preparaciones tridimensionales de miocardio de cobaya. Aquí se investigó la influencia del tamaño y localización de la zona isquémica en los patrones de reentradas y la vulnerabilidad del tejido. Además se estudio la heterogeneidad transmural en un corazón normal. En una geometría realista de corazón se introdujeron células epicardiales, tipo M y endocardiales, considerando estos tipos de células se propusieron tres distribuciones de las mismas a través del miocardio y se vio como estas influyen en las derivaciones precordiales del ECG. El estudio de isquemia aguda regional se extendió a un corazón humano con heterogeneidad transmural para lo cual se caracterizaron los modelos de corriente iónica humana a condiciones de isquemia, adaptando el mismo a este tipo de patología. Con el modelo adaptado se estudiaron los patrones de reentradas y la influencia de una isquemia aguda regional en las derivaciones precordiales de un ECG

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Algoritmos para el problema de localización y ruteo de vehículos con capacidades y premios

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Autores/as: Daniel Negrotto ; Irene Loiseau

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2015 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
El problema de Localización y Ruteo de Vehículos con Capacidades (CLRP) es la combinación de dos problemas muy estudiados del área de la Investigación Operativa: el problema de localización de depósitos con capacidades (CFLP) y el problema de ruteo de vehículos con múltiples depósitos (MDVRP). Dado un conjunto de posibles localizaciones se busca determinar cuáles utilizar para satisfacer las demandas de un conjunto de clientes y programar las rutas que los visitan. Se busca minimizar los costos de apertura de depósitos, de utilización de vehículos y de ruteo satisfaciendo restricciones de capacidad tanto en los vehículos como en los depósitos. En este trabajo se presenta una nueva versión del problema denominada Localización y Ruteo de Vehículos con Capacidades y Premios (PC-CLRP) que busca generalizar el problema CLRP permitiendo la posibilidad de que los clientes sean o no visitados. Los clientes atendidos otorgan un beneficio y la maximización de la suma de los beneficios forma parte del objetivo del nuevo problema. Se proponen en este trabajo algoritmos para el problema PC-CLRP. En primer lugar se introduce un algoritmo metaheurístico para resolverlo basado en el método de optimización por Colonia de Hormigas. Se implementa una metaheurística de 3 colonias de hormigas que colaboran construyendo las distintas etapas de una solución PC-CLRP: localización, clusterizado y ruteo. Posteriormente, se presentan modelos de programación lineal entera basadas en modelos de flujo de 2 índices y 3 índices. Se analizan distintas familias de desigualdades válidas utilizadas para CLRP y se proponen nuevas versiones de las mismas para el problema PC-CLRP. Además, se definen nuevas desigualdades válidas y cortes de optimalidad junto a sus correspondientes algoritmos de separación. Por último, se implementa un algoritmo Branch&Cut utilizando uno de los modelos de programación lineal entera propuestos. Se reportan los resultados obtenidos por ambos algoritmos para el problema PC-CLRP sobre un conjunto de instancias especialmente dise~nadas para el nuevo problema. Se compara además los resultados frente a los reportados en otros trabajos sobre el problema CLRP obteniendo resultados competitivos. Palabras claves: problema de localización y ruteo de vehículos, programación lineal entera, branch and cut, colonia de hormigas, optimización combinatoria, recolección de premios.

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Algoritmos rápidos para computar estimadores robustos

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Autores/as: Beatriz Ambrosio ; Victor Yohai

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2004 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
El método más comunmente usado para estimar los coeficientes de una regresión lineal es el de mínimos cuadrados. Este método que es óptimo en el caso de errores distribuídos normalmente, es muy sensible a la presencia de outliers. Para remediar ese problema se han desarrollado otros métodos de estimación llamados métodos robustos, los cuales se ven poco afectados por la presencia de datos atípicos. Una medida de la robustez de un estimador es su punto de ruptura. Entre los estimadores de regresión robustos se encuentran los LTS, LMS y los S estimadores. Estos estimadores son equivariantes por transformaciones afines, de regresión, y de escala y además tiene un alto punto de ruptura. El inconveniente que presenta su calculo es que requiere muchas horas de computadora. Rouseeuw y Van Driessen desarrollaron un algoritmo, llamado Fast -LTS, que mejora la velocidad de cálculo del estimador de mínimos cuadrados podados. El objetivo de este trabajo es desarrollar un nuevo algoritmo, análogo al Fast-LTS, para computar S estimadores. Del mismo modo que el algoritmo desarrollado por Rouseeuw, este nuevo algoritmo está basado en el mejoramiento local de los nuevos estimadores iniciales. Esto permite una significativa reducción del número de candidatos requeridos para obtener una buena aproximación de la solución óptima. Se ha realizado un estudio de simulación que ha mostrado que los S estimadores calculados con el algoritmo Fast-S, son comparativamente mejores a los estimadores LTS calculados con el algoritmo Fast-LTS. Algunas de las ventajas del nuevo algoritmo son: 1) Menor porcentaje de muestras afectadas por los datos atípicos. 2) Menor error cuadrático medio. 3) Menor tiempo de cómputo.