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Aprendizaje Automatico Para Resolver Problemas Reales
ISBN-13: 9783659022371 / Hiszpański / Miękka / 2012 / 52 str.
En muchas entidades publicas o privadas, existen un gran numero de problemas de optimizacion dificiles. Para contribuir a que las organizaciones sean competitivas, se requiere resolver estos problemas con herramientas computacionales capaces de adaptarse a diferentes escenarios y obtener buenas soluciones sin consumir altos volumenes de recursos de computo. Sin embargo, las herramientas comerciales disponibles no satisfacen totalmente los requisitos de eficiencia, eficacia y exactitud, lo cual es complejo aun en los ambientes organizacionales mas simples. Estos problemas son conocidos en la comunidad cientifica de computacion como problemas de optimizacion combinatoria y son clasificados como NP-duro. Para la solucion de casos muy grandes se han propuesto algoritmos aproximados como una buena alternativa. Para casos pequenos los algoritmos exactos se consideran una buena opcion. A la fecha se han propuesto una gran variedad de algoritmos de solucion. Sin embargo, en situaciones de la vida real ningun algoritmo es superior en todas las circunstancias. En este libro se presenta una metodologia para analizar y mejorar el desempeno de los algoritmos al resolver problemas reales."
En muchas entidades públicas ó privadas, existen un gran número de problemas de optimización difíciles. Para contribuir a que las organizaciones sean competitivas, se requiere resolver estos problemas con herramientas computacionales capaces de adaptarse a diferentes escenarios y obtener buenas soluciones sin consumir altos volúmenes de recursos de cómputo. Sin embargo, las herramientas comerciales disponibles no satisfacen totalmente los requisitos de eficiencia, eficacia y exactitud, lo cual es complejo aun en los ambientes organizacionales más simples. Estos problemas son conocidos en la comunidad científica de computación como problemas de optimización combinatoria y son clasificados como NP-duro. Para la solución de casos muy grandes se han propuesto algoritmos aproximados como una buena alternativa. Para casos pequeños los algoritmos exactos se consideran una buena opción. A la fecha se han propuesto una gran variedad de algoritmos de solución. Sin embargo, en situaciones de la vida real ningún algoritmo es superior en todas las circunstancias. En este libro se presenta una metodología para analizar y mejorar el desempeño de los algoritmos al resolver problemas reales.
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