Galería de arte virtual

Un sistema de gestión de contenidos es una plataforma que permite crear una estructura de soporte para la creación y administración de contenidos. Permite a los administradores y a los usuarios centrarse en el contenido de la temática de la página, foro o blog que en los aspectos técnicos de más bajo nivel. Por ejemplo, el uso de la base de datos es totalmente transparente para los administradores. Este proyecto trara sobre la necesidad ficticia de desarrollar un portal web artístico. Contendrá información de artistas, sus obras y exposiciones que ellos mismos creen. Permitirá el registro de usuarios que podrán ver, comentar, valorar, comprar y pujar las obras disponibles. Unos de los objetivos será el de implementar sobre un gestor de conenidos gratuito, así como las demás herramientas utilizadas.La primera parte del proyecto se centrará en la elección de la plataforma en la que se desarrollará. Seguidamente se conocerá un poco más a fondo el gestor de contenidos seleccionado. tras diseñar la solución mediante diagramas de casos de usos, se detallará la implementación de los requisitios presentados anteriormente. También se creará un módulo propio que consistirá en un sistema, que permitirá a los usuarios pujar por las obras que se encuentren en subasta.

Efficient Hill Climber for Constrained Pseudo-Boolean Optimization Problems

Efficient hill climbers have been recently proposed for single- and multi-objective pseudo-Boolean optimization problems. For $k$-bounded pseudo-Boolean functions where each variable appears in at most a constant number of subfunctions, it has been theoretically proven that the neighborhood of a solution can be explored in constant time. These hill climbers, combined with a high-level exploration strategy, have shown to improve state of the art methods in experimental studies and open the door to the so-called Gray Box Optimization, where part, but not all, of the details of the objective functions are used to better explore the search space. One important limitation of all the previous proposals is that they can only be applied to unconstrained pseudo-Boolean optimization problems. In this work, we address the constrained case for multi-objective $k$-bounded pseudo-Boolean optimization problems. We find that adding constraints to the pseudo-Boolean problem has a linear computational cost in the hill climber.