Gran mentira. Arte y necesidad.

Conferencia y debate con Javier Codesal, polifacético y muy influyente autor unánimemente reconocido como uno de los pioneros en España del videoarte. La sesión consistió en un recorrido por la obra del autor, centrado en proceso creativo en función de una audiencia mayoritariamente de alumnos en formación artística. Su trabajo se puede apreciar a través de una gran diversidad de medios: radio, televisión, vídeo, cine, acciones, instalaciones, fotografía, medios interactivos y poesía escrita. En su obra destaca el carácter antropológico que la fundamenta, donde cobra especial relevancia la manifestación de lo sagrado, ya sea en la vertiente del eros o en la del thanatos. La ha presentado en numerosas exposiciones, tanto individuales como colectivas, en instituciones y espacios como el Centro de Arte Reina Sofía de Madrid, la galería Estrany-De la Mota de Barcelona, las salas de la Caja San Fernando de Sevilla y Cádiz, el CDAN de Huesca, el Palacio de Abrantes de Salamanca, el Museo de la Universidad de Alicante o la Exposición Universal de Zaragoza. Por encargo de la Filmoteca de Andalucía, Codesal llevó a cabo entre 1993 y 1996 la reconstrucción y finalización de la película Acariño Galaico de José Val del Omar.

Dos estrategias de búsqueda anytime basadas en programación lineal entera para resolver el problema de selección de requisitos

El problema de selección de requisitos (o Next Release Problem, NRP) consiste en seleccionar el subconjunto de requisitos que se va a desarrollar en la siguiente versión de una aplicación software. Esta selección se debe hacer de tal forma que maximice la satisfacción de las partes interesadas a la vez que se minimiza el esfuerzo empleado en el desarrollo y se cumplen un conjunto de restricciones. Trabajos recientes han abordado la formulación bi-objetivo de este problema usando técnicas exactas basadas en resolutores SAT y resolutores de programación lineal entera. Ambos se enfrentan a dificultades cuando las instancias tienen un gran tamaño, sin embargo la programación lineal entera (ILP) parece ser más efectiva que los resolutores SAT. En la práctica, no es necesario calcular todas las soluciones del frente de Pareto (que pueden llegar a ser muchas) y basta con obtener un buen número de soluciones eficientes bien distribuidas en el espacio objetivo. Las estrategias de búsqueda basadas en ILP que se han utilizado en el pasado para encontrar un frente bien distribuido en cualquier instante de tiempo solo buscan soluciones soportadas. En este trabajo proponemos dos estrategias basadas en ILP que son capaces de encontrar el frente completo con suficiente tiempo y que, además, tienen la propiedad de aportar un conjunto de soluciones bien distribuido en el frente objetivo en cualquier momento de la búsqueda.