Algoritmos genéticos para la anonimización de grafos

Peer-reviewed

Evolución de distintos marcadores del remodelado óseo en pacientes hiperparatiroideos sometidos a exéresis quirúrgica de la glándula paratiroides

El exceso de paratirina (PTH) en el hiperparatiroidismo primario (HPTP) provoca un aumento del remodelado óseo con pérdida de densidad mineral en el hueso. El presente estudio pretende evaluar la evoluctón de distintos Marcadores del remodelado óseo (MRO): fosfatasa alcalina (FA) y osteocalcina...

Seguimiento de marcadores óseos en pacientes con hiperparatiroidismo primario sometidos a paratiroidectomía

La paratirina actúa sobre el hueso, aumentando su resorción y movilizando iones calcio. En pacientes con hiperparatiroidismo primario (HPTP) se produce un aumento excesivo de la resorción del hueso con pérdida de la densidad mineral ósea. Por ello, para un control evolutivo más exhaustivo del paciente paratiroidectomizado puede hacerse uso, además de la medición de las concentraciones de paratirina y calcio (II), de marcadores óseos como: osteocalcina (OC), C-telopéptido isomerizado del colágeno de tipo I (CTx), fosfatasa alcalina (ALP), el propéptido aminoterminal del colágeno de tipo I {P1NP), entre otros.

Diseño del controlador ”fuzzy” de un robot autónomo, a través de algoritmos genéticos

Creació d’un sistema format per un algoritme genètic que permeti dissenyar de forma automática, les dades dels valors lingüístics d’un controlador fuzzy, per a un robot amb tracció diferencial. Les dades que s’han d’obtenir han de donar-li al robot, la capacitat d’arribar a un destí, evitant els obstacles que vagi trobant al llarg del camí

Optimización y aproximación al problema de la regresión simbólica a través de Straight Line Programs (SLP's) y algoritmos genéticos : Entrenamiento genético de SLP's

El problema de la regresión simbólica consiste en el aprendizaje, a partir de un conjunto muestra de datos obtenidos experimentalmente, de una función desconocida. Los métodos evolutivos han demostrado su eficiencia en la resolución de instancias de dicho problema. En este proyecto se propone una nueva estrategia evolutiva, a través de algoritmos genéticos, basada en una nueva estructura de datos denominada Straight Line Program (SLP) y que representa en este caso expresiones simbólicas. A partir de un SLP universal, que depende de una serie de parámetros cuya especialización proporciona SLP's concretos del espacio de búsqueda, la estrategia trata de encontrar los parámetros óptimos para que el SLP universal represente la función que mejor se aproxime al conjunto de puntos muestra. De manera conceptual, este proyecto consiste en un entrenamiento genético del SLP universal, utilizando los puntos muestra como conjunto de entrenamiento, para resolver el problema de la regresión simbólica.