64 resultados para Física-Problemas


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En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

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Eguíluz, Federico; Merino, Raquel; Olsen, Vickie; Pajares, Eterio; Santamaría, José Miguel (eds.)

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Eguíluz, Federico; Merino, Raquel; Olsen, Vickie; Pajares, Eterio; Santamaría, José Miguel (eds.)

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La Leucemia Linfoblástica Aguda (LLA) es el cáncer pediátrico más común. Es un desorden de las células linfoblásticas, que son las precursoras de las células linfáticas, y se caracteriza por la acumulación en médula ósea y sangre de pequeñas células blásticas con poco citoplasma y cromatina dispersa. En las últimas décadas, se ha conseguido aumentar la supervivencia del 10% al 80% pero todavía hay un 20% de pacientes que no responden al tratamiento. Esta mejoría se ha conseguido mediante la implantación de terapias combinadas y la adecuación de la terapia a grupos de riesgo. Los pacientes se separan en tres grupos de riesgo, Riesgo Estándar (RE), Alto Riesgo (AR) y Muy Alto Riesgo (MAR), en base a marcadores pronósticos, entre los que se incluyen alteraciones citogenéticas. Sin embargo, a lo largo del tratamiento, nos encontramos con dos problemas:1) Por un lado, algunos de los pacientes incluidos en el grupo de RE y AR no responden bien al tratamiento y pasan AR y MAR respectivamente. Esto quiere decir que los grupos de riesgo no están bien definidos. Por lo tanto, sería de interés poder caracterizar los pacientes que realmente son RE y AR y aquéllos que desde un principio deberían haber sido considerados como de mayor riesgo.2) Por otro lado, un alto porcentaje de pacientes experimenta toxicidad, que puede llegar a ser muy grave en algunos casos, siendo necesario parar el tratamiento. Por este motivo, sería altamente beneficioso poder reconocer a los pacientes que van a ser más sensibles al tratamiento para, de ese modo, poder ajustar la dosis.Por todo esto, creemos que una mejor asignación de los pacientes de LLA a grupos de riesgo y la personalización de la dosis, mediante nuevos marcadores genéticos, permitiría mejorar la respuesta al tratamiento.En este estudio nos planteamos, por lo tanto, dos objetivos: 1) Llevar a cabo la identificación de nuevas alteraciones genéticas presentes en el tumor para una mejor caracterización del riesgo y 2) Realizar una caracterización genética del individuo que permita predecir la respuesta al tratamiento.

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En este trabajo se analiza, tanto desde una perspectiva ética como desde un punto de vista jurídico, la aplicación o retirada de la alimentación forzada a pacientes en situación terminal. Su objetivo es ayudar a los profesionales de la salud que puedan encontrarse ante dilemas de este tipo a alcanzar un posicionamiento ético propio basado en la reflexión, así como a defender dicho planteamiento ante terceros.

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Santamaría, José Miguel; Pajares, Eterio; Olsen, Vickie; Merino, Raquel; Eguíluz, Federico (eds.)

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En este proyecto se analiza y compara el comportamiento del algoritmo CTC diseñado por el grupo de investigación ALDAPA usando bases de datos muy desbalanceadas. En concreto se emplea un conjunto de bases de datos disponibles en el sitio web asociado al proyecto KEEL (http://sci2s.ugr.es/keel/index.php) y que han sido ya utilizadas con diferentes algoritmos diseñados para afrontar el problema de clases desbalanceadas (Class imbalance problem) en el siguiente trabajo: A. Fernandez, S. García, J. Luengo, E. Bernadó-Mansilla, F. Herrera, "Genetics-Based Machine Learning for Rule Induction: State of the Art, Taxonomy and Comparative Study". IEEE Transactions on Evolutionary Computation 14:6 (2010) 913-941, http://dx.doi.org/10.1109/TEVC.2009.2039140 Las bases de datos (incluidas las muestras del cross-validation), junto con los resultados obtenidos asociados a la experimentación de este trabajo se pueden encontrar en un sitio web creado a tal efecto: http://sci2s.ugr.es/gbml/. Esto hace que los resultados del CTC obtenidos con estas muestras sean directamente comparables con los obtenidos por todos los algoritmos obtenidos en este trabajo.

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Este artículo menciona que el algoritmo pretende llenar un hueco existente en los análisis de sensibilidad de la Programación Lineal. Estos análisis abarcan tradicionalmente a todos los coeficientes del sistema excepto a los coeficientes técnicos de las variables de la BASE, debido a la dificultad de calcular la inversa de ésta cuando se ha introducido un parámetro en uno de sus elementos.

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Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante

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315 p.

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230 p.