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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.coverage.spatialMéxico-
dc.coverage.temporal2021-2022-
dc.date.accessioned2025-04-10T00:57:42Z-
dc.date.available2025-04-10T00:57:42Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://www.innovacioneducativa.unam.mx:8443/jspui/handle/123456789/8065-
dc.description.abstractEl problema de "clustering", también conocido como segmentación de datos, se puede considerar como una tarea de optimización , y a menudo las instancias que se intentan resolver generan definiciones de problemas complejos. Por lo tanto, el estudio y comprensión de las metaheurísticas aplicadas a la segmentación de datos pueden enriquecer la formación de profesionales en el campo de la computación. En este proyecto, se exploran dos problemas relacionados con tareas de "clustering": 1) la definición de zonas geográficas para abordar el problema logístico de las entregas y 2) la definición de grupos en el contexto del problema de vehículo compartido. Para resolver estas problemáticas, se presentan enfoques de optimización tanto mono-objetivo como multi-objetivo, utilizando metaheurísticas como el recocido simulado y los algoritmos evolutivos.-
dc.description.sponsorshipDirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA)-
dc.languagees-
dc.rightsTodos los derechos son propiedad de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)-
dc.titleAplicación de metaheurísticas en el problema de "clustering"-
dc.typeProyecto PAPIME-
dcterms.bibliographicCitationMenchaca Méndez, Adriana (2021). Aplicación de metaheurísticas en el problema de "clustering". (Proyecto PAPIME). Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). UNAM México-
dcterms.provenanceEscuela Nacional de Estudios Superiores, Unidad Morelia-
dc.identifier.papimePE106923-
dc.subject.keywordsMetaheurísticas-
dc.subject.keywordsclustering-
dc.subject.keywordsaplicaciones-
dc.contributor.responsibleMenchaca Méndez, Adriana-
dc.description.objectiveContribuir a mejorar la enseñanza de técnicas metaheurísticas para la resolución de problemas de optimización difíciles. Generalmente estos temas son percibidos por las y los estudiantes como complejos y abstractos.-
dc.description.goals1. Diseño y elaboración de material didáctico para la utilización de metaheurísticas en aplicaciones relacionadas con el problema de segmentación de datos. 2. Implementación el lenguaje Python de las metaheurísticas diseñadas para abordar problemas de segmentación de datos mediante el uso de Notebooks interactivos.-
dc.description.areaÁrea 1. Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías-
dcterms.educationLevel.SEPLicenciatura-
dcterms.educationLevel.SEPnivel superior-
dcterms.callforproject2021-
dc.subject.DGAPAIngenierías-
dc.description.productsTesis defendida: Ceja Cruz, Eduardo Manuel, sustentante. Implementación de una metaheurística para resolver un problema de clustering balanceado multi-objetivo aplicado en la logistica de entregas / 2023-
dc.description.productsArtículo de investigación: Eduardo Manuel Ceja-Cruz, Adriana Menchaca-Méndez, Elizabeth Montero, Saúl Zapotecas-Martínez, 2023, An Archive-Based Multi-Objective Simulated Annealing Algorithm for the Time/Weight-Balanced Cluster Problem in Delivery Logistics, IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’2023), IEEE, Chicago, USA, 1-5 July 2023, (ISBN 979-8-3503-1459-5, DOI: 10.1109/CEC53210.2023.10253992).-
Aparece en las colecciones: 1. Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías

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