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dc.contributor.advisorAlegre Martínez, Jesús Francisco 
dc.contributor.advisorPacheco Bonrostro, Joaquín 
dc.contributor.authorZapatero Moreno, María José 
dc.contributor.otherUniversidad de Burgos
dc.date.accessioned2018-06-07T09:02:49Z
dc.date.available2018-06-07T09:02:49Z
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10259/4805
dc.description.abstractGran cantidad de problemas en la Ciencia y la Tecnología, como el diseño de antenas, de satélites o de sondas espaciales, por citar algunos, se plantean como problemas matemáticos en los que es necesario encontrar el mínimo de una función dependiente de un buen número de parámetros: posición, velocidad, ángulo, etc., en un determinado dominio. En nuestra tesis planteamos el estudio pormenorizado de un algoritmo, "Optimización Gravitatoria", S.G.O., diseñado para encontrar ese mínimo. Comenzamos por realizar un estudio de los fundamentos físicos y matemáticos del algoritmo para, posteriormente analizar su estructura. A continuación "ayudamos" a S.G.O. uniéndolo con otros algoritmos para potenciarlo. Dos de ello: Segmentación y Agujero de Gusano son algoritmos inéditos que han sido diseñados y desarrollados exclusivamente por nosotros. Con ellos hemos obtenido muy buenos resultados en diversas pruebas. Concluimos nuestra investigación probando los distintos algoritmos diseñados con un caso práctico: Casinni 2 que describe la trayectoria real que la homónima sonda realizó en su viaje a Saturno.es
dc.description.abstractIn this thesis we propose the comprehensive study of the heuristic: "Space Gravitational Optimization", S.G.O., designed for global optimization of continuous functions. We study its foundations and parameters to determine their values universally. We subsequently fulfill our goal of achieving the optimum in 40 benchmark functions, common tests of effectiveness and efficiency in global optimization, with different topologies and sizes between two and thirty, several multimodal. For achieving, we join S.G.O. with algorithms of different nature: local search (Nelder-Mead and Gradient), concentration (Segmentation) and intensification (Worm Hole and Very Simple Optimization). With them metaheuristic of high effectiveness and efficiency are generated. Two of them, Segmentation and Worm Hole, are unpublished, designed and developed by us. Last but not least our work involves several tests of the different metaheuristic generated with a real instance: Cassini 2, representing the actual track made by the eponymous unmanned spacecraft on its journey to Saturn.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectOptimizaciónes
dc.subjectGlobales
dc.subjectHeurísticoes
dc.subjectGravitatoriaes
dc.subjectAlgoritmoes
dc.subjectOptimizationen
dc.subjectHeuristicen
dc.subjectGravitationalen
dc.subjectAlgorithmen
dc.subject.otherMatemáticases
dc.subject.otherMathematicsen
dc.subject.otherEconomíaes
dc.subject.otherEconomyen
dc.titleEstudio e implementación de optimización gravitatoria y desarrollo de distintas metaheurísticas generadas a partir de éles
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.holderEste documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivada
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.doi10.36443/10259/4805
dc.subject.unesco1207.11 Programación no Lineal
dc.subject.unesco1203.15 Heurística
dc.subject.unesco1207.99 Otras
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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