Algoritmo Genético aplicado al problema de programación en procesos tecnológicos de maquinado con ambiente Flow Shop

Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en el siguiente trabajo se presenta una metaheurística basada en un algoritmo genético (AG), para resolver problemas de programación de tipo flow shop, con el objetivo de minimizar el tiempo de finalización de todos los trabajos, más conocido como makespan. Este problema, considerado de difícil solución, es típico de la optimización combinatoria y se presenta en talleres con tecnología de maquinado, donde existen máquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que tienen en común una misma ruta tecnológica (orden del proceso). La solución propuesta se probó con problemas clásicos publicados por otros autores, obteniéndose resultados satisfactorios en cuanto a la calidad de las soluciones encontradas y el tiempo de cómputo empleado.

Algoritmo genético aplicado a la programación en talleres de maquinado

En este trabajo se utiliza la metaheurística nombrada algoritmo genético, para dos variantes típicas de problemas de planificación presentes en un taller de maquinado de piezas: las variantes flujo general y flujo regular, y se ha seleccionado la minimización del tiempo de finalización de todos los trabajos o camino máximo, como objetivo a optimizar en un plan de trabajo. Este problema es considerado de difícil solución y es típico de la optimización combinatoria. Los resultados demuestran la calidad de las soluciones encontradas en correspondencia con el tiempo de cómputo empleado, al ser comparados con problemas clásicos reportados por otros autores. La representación propuesta de cada cromosoma genera el universo completo de soluciones factibles, donde es posible encontrar valores óptimos globales de solución y cumple con las restricciones del problema.

A. Gellii luculentiss. scriptoris Noctes atticae : castigatae sunt emaculataeq[ue] diuersorum codicum collatione, nec id tame[n] sine doctioris cuiusdam iudicio, à quo [et] graeca, quae passim deprauatissima erant, sunt recognita, [et] quantum licuit, gen

Lugar y ed. tomados del colofón

Algoritmo de control anticipatorio assisted-as-needed para neurorrehabilitación funcional de extremidad superior

Los dispositivos robóticos se están convirtiendo en una alternativa muy extendida a las terapias de neurorrehabilitación funcional tradicionales al ofrecer una práctica más intensiva sin incrementar el tiempo empleado en la supervisión por parte de los terapeutas especialistas. Por ello, este trabajo de investigación propone un algoritmo de control anticipatorio que, bajo el paradigma 'assisted-as-needed', proporcione a una ortesis robótica las capacidades de actuación necesarias para comportarse tal y como lo haría un terapeuta que proporciona una sesión de terapia manual. Dicho algoritmo de control ha sido validado mediante un simulador robótico obteniéndose resultados que demuestran su eficacia.

Nuevo algoritmo de generalización lineal y ortogonalización de construcciones en un entorno urbano.

Resumen: La generalización cartográfica es el proceso que permite la obtención de cartografía derivada a partir de la generada mediante el registro de información geográfica. Normalmente, la generalización implica una reducción de escala, aunque podría ser una reducción de la cantidad de información sin reducir la escala, debido a un cambio de objetivo de la cartografía. La dificultad de la generalización aumenta cuanto menor es la escala destino y mayor la diferencia entre ésta y la escala origen. Estas dificultades se concentran en aquellas entidades que representan objetos modificados por el hombre, es decir, principalmente en los núcleos urbanos, ya que deben preservar ciertas propiedades en su geometría una vez generalizados. En este artículo, se propone un algoritmo para la generalización lineal de núcleos urbanos, basándose en las características constructivas y relacionales de las edificaciones que los conforman. Abstract: Mapping generalization is the process which derived maps are obtained from others generated by recording geographic information. Usually, generalization involves a reduction of scale, although it could be a reduction in the amount of information without reducing the scale, due to a change in target mapping. The smaller target scale, the more difficult is the generalization. Also, the more difference between origin scale and target scale, the more difficult is the generalization. The difficulties are concentrated in entities that represent objects modified by man, mainly in urban areas, as they must preserve certain geometry properties once generalized. In this paper, an algorithm is proposed for linear generalization of urban areas, based on constructive and relational characteristics of the buildings that shape them.

Algoritmo para la clasificación de nubes de puntos LiDAR en entornos urbanos: discriminación entre vegetación y edificaciones.

Los sistemas de registro aerotransportados que utilizan láser (LiDAR) se están convirtiendo en el principal instrumental para la recogida de la información cartográfica debido, principalmente, a la gran densidad de puntos, precisión alcanzada y rapidez en la obtención de modelos digitales. Sin embargo, sería importante disponer de algoritmos que permitan filtrar la información, seleccionando aquellos puntos medidos en zonas deseadas. Cuando se miden zonas urbanas, los elementos más importantes son las edificaciones. Por ello, se propone un nuevo algoritmo que permite clasificar y diferenciar aquellos puntos medidos sobre edificios, extrayendo, como resultado, el límite exterior que definen, de tal forma que se podría calcular la zona edificada. Abstarct: Registration systems using airborne laser (LIDAR) are becoming the main device for the collection of cartographic information, mainly due to the high density of points, accuracy and rate achieved in obtaining digital models. However, it would be important to have algorithms that filter the information by selecting those points measured in targeted areas. When measuring urban areas, buildings are the most important objects. Therefore, a new algorithm is proposed to classify those measured points on buildings and to compute their outer boundaries, so the built up area can be computed.