Cartas enviadas por Gorka Aulestia a Justo Garate en 1987

2 cartas (manuscritas) ; 217x280mm. Ubicación: Caja 1 - Carpeta 77

Cartas enviadas por José Miguel de Barandiaran a Justo Garate entre 1970 y 1987

10 cartas (mecanografiadas y manuscritas) ; entre 160x85mm y 220x165mm

¿Reflejan los índices de riesgo país las variables relevantes en el desencadenamiento de las crisis externas? Un análisis sobre el periodo 1994-2001

[ES] El objetivo de este trabajo es establecer en qué medida los índices de riesgo país más utilizados por la comunidad económica y financiera internacional, en concreto, el índice de Euromoney y el ICRG, recogen las variables relevantes en el desencadenamiento de las crisis monetarias y financieras externas, como un aspecto básico en la evaluación de su capacidad para medir adecuadamente el riesgo de los diferentes países.

Regulación alfa1-adrenérgica de la corriente IKr cardiaca

149 p. : il., graf.

1987: Resistance (anti-Baudrillard)

Ponencia leída en el Foro de Comunicaciones IkasArt II (BEC Barakaldo, 2010.06.17)

Carta enviada por José Antonio Aduriz a Justo Garate en 1994

1 carta (mecanografiada) ; 210x290mm. Ubicación: Caja 1 - Carpeta 5

Historia de una heterodoxia abertzale. ETA político-militar, EIA y Euskadiko Ezkerra (1974-1994)

625 p. : graf.

Carta enviada por Joseba Arregi Aranburu a Justo Garate en 1994

1 carta (mecanografiada) ; 210x297mm. Ubicación: Caja 1 - Carpeta 55

Cartas enviadas por José Angel Ascunde a Justo Garate entre 1991 y 1994

9 cartas y 1 tarjeta de visita (mecanografiadas y manuscritas) ; 210x295mm. Ubicación: Caja 1 - Carpeta 70

Carta enviada por Angel Ayestarán a Justo Garate en 1982

1 carta (mecanografiada) ; 219x277mm. Ubicación: Caja 1 - Carpeta 78

Desarrollo rural en Espacios Naturales Protegidos: el caso del Parque Natural de Gorbeia (1994-2008)

Una de las funciones encomendadas a los Espacios Naturales Protegidos es la promoción del desarrollo rural. Se ha tomado como caso de estudio el Parque Natural de Gorbeia para analizar la dinámica socioeconómica de su área de influencia y contrastarla con los objetivos planteados por su marco normativo. Con ello se ha puesto de manifiesto que, por una parte, el incremento poblacional y mayor dinamismo económico en su entorno probablemente responda a razones ajenas al potencial endógeno del Parque; y por otra, que la reestructuración agraria así como la búsqueda de objetivos diferentes al explícito de desarrollo rural podrían dificultar en un futuro próximo la gestión territorial y conservación medioambiental de este enclave.

La Administración pública vasca y su política pública en materia de promoción económica exterior (1994-1999) : su impacto en Mercosur y Chile

397 p.

Learning Multirobot Hose Transportation and Deployment by Distributed Round-Robin Q-Learning

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms face two main difficulties: the curse of dimensionality, and environment non-stationarity due to the independent learning processes carried out by the agents concurrently. In this paper we formalize and prove the convergence of a Distributed Round Robin Q-learning (D-RR-QL) algorithm for cooperative systems. The computational complexity of this algorithm increases linearly with the number of agents. Moreover, it eliminates environment non sta tionarity by carrying a round-robin scheduling of the action selection and execution. That this learning scheme allows the implementation of Modular State-Action Vetoes (MSAV) in cooperative multi-agent systems, which speeds up learning convergence in over-constrained systems by vetoing state-action pairs which lead to undesired termination states (UTS) in the relevant state-action subspace. Each agent's local state-action value function learning is an independent process, including the MSAV policies. Coordination of locally optimal policies to obtain the global optimal joint policy is achieved by a greedy selection procedure using message passing. We show that D-RR-QL improves over state-of-the-art approaches, such as Distributed Q-Learning, Team Q-Learning and Coordinated Reinforcement Learning in a paradigmatic Linked Multi-Component Robotic System (L-MCRS) control problem: the hose transportation task. L-MCRS are over-constrained systems with many UTS induced by the interaction of the passive linking element and the active mobile robots.