Magíster en Ciencias, Mención Computación. Ingeniero Civil en Computación / Los algoritmos de cálculo del skeleton son una herramienta computacional de amplia utilización en el procesamiento de imágenes y volúmenes médicos y biológicos. Se trata de procedimientos que reducen una figura a un conjunto de líneas que pasan por su centro. El skeleton de una figura puede ser calculado siguiendo estrategias muy diferentes. Debido a esto, cada algoritmo de cálculo del skeleton puede producir un resultado muy distinto a los demás algoritmos. Ahora bien, cuando se está trabajando en una aplicación donde se requiere el skeleton, ¿cómo elegir el mejor algoritmo para calcularlo? En esta tesis se proponen métricas originadas en el análisis morfológico de estructuras biológicas para responder cuantitativamente a la pregunta anterior, como el largo total del skeleton, su número de nodos y sus ángulos de bifurcación. Estas métricas permiten caracterizar numéricamente un skeleton y compararlo con otros. De esta manera, el mejor algoritmo para una aplicación en específico puede ser seleccionado en base a los valores de las métricas relevantes para esa aplicación. Para demostrar la efectividad de estas métricas, se implementaron tres algoritmos de cálculo del skeleton basados en principios teóricos distintos: adelgazamiento topológico, cálculo del skeleton basado en la divergencia y cálculo del skeleton basado en la distancia. Estos algoritmos, más un cuarto basado en contracción de mallas, fueron utilizados para calcular los skeletons de modelos biológicos simulados y reales. Los skeletons de modelos simulados permitieron medir la desviación de cada algoritmo con respecto al valor ideal de cada métrica, revelando diferencias significativas en algunos casos. Ejemplo de esto es la métrica del largo total en estructuras tipo neurona: el cálculo del skeleton por contracción de mallas produce una estructura significativamente más corta que el skeleton calculado mediante un algoritmo basado en la distancia, cuyo largo total es cercano al real. Sin embargo, el algoritmo de contracción de mallas resulta más apropiado para calcular los ángulos de bifurcación. Por último, las métricas para skeletons de modelos reales ilustraron marcadas diferencias entre los resultados producidos por cada algoritmo para la misma figura. / Parcialmente financiado por el Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT 11161033), el Instituto Milenio de Neurociencias Biomédicas - BNI (P09-015-F) y la iniciativa Anillo (ACT1402)

La lógica difusa puede ser descrita como un sistema interpretativo en el cual los objetos o elementos son relacionados con conjuntos de fronteras no nítidamente definidas, otorgándoles un grado de pertenencia relativa o graduada y no estricta como es costumbre en la lógica tradicional. Lo anterior ha permitido incorporar sentencias del lenguaje común, las que se caracterizan por ser un tanto indefinidas, para interpretar el estado de las variables de cierto proceso, asignándoles en cada momento un grado de pertenencia a estos conjuntos difusos. Esta interpretación puede ser fácilmente relacionada mediante operadores lógicos tradicionales con ciertas medidas de acción, también de naturaleza no exacta, que son diseñadas de tal manera que produzcan un cambio deseado en las variables de interés. En resumen se puede diseñar un controlador, que interprete en forma intuitiva (y no numéricamente exacta) el estado de ciertas variables, y en base a ello deduzca en forma lógica una actuación posible que permita llevar la variable al estado deseado

La Inteligencia Artificial es la disciplina que estudia la forma de diseñar procesos que exhiban características que comúnmente se asocian con el comportamiento humano inteligente. La Inteligencia Artificial sintetiza y automatiza tareas intelectuales y es, por lo tanto, potencialmente relevante para cualquier ámbito de la actividad intelectual humana. Actualmente esta ciencia está comprendida por varios subcampos que van desde áreas de propósito general, como el aprendizaje y la percepción, a otras más específicas como la demostración de teoremas matemáticos, el diagnostico de enfermedades, etc. Uno de los modelos que ha surgido para emular el proceso de aprendizaje es la red neuronal artificial. Las redes neuronales son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro humano Una red neuronal consiste en un conjunto de elementos de procesamiento, llamados neuronas, los cuales se conectan entre sí. La organización y disposición de las neuronas dentro de una red neuronal se denomina topología, y viene dada por el número de capas, la cantidad de neuronas por capa, el grado de conectividad, y el tipo de conexión entre neuronas. Una vez determinada la topología de la red neuronal es necesario entrenarla. En la etapa de entrenamiento la red es capaz de aprender relaciones complejas entre entradas y salidas mediante el ajuste de los pesos de las conexiones entre neuronas. Widrow y Lehr identifican una cantidad significativa de algoritmos de entrenamiento. La mayoría de éstos utilizan información del gradiente de una función de error para ajustar los pesos de las conexiones, y se los llaman algoritmos de gradiente descendente Las redes neuronales artificiales han sido aplicadas con éxito en gran cantidad de problemas como por ejemplo reconocimiento de patrones, clasificación, visión, control, predicción, etc

Se tiene un grupo de requerimientos de piezas con una cantidad ilimitada de barras de algún tipo de material de tamaño estándar y éste posee mayor dimensión que el grupo de requerimientos. El problema de cortes 1D describe la utilización de las barras de tamaño estándar realizando cortes sobre ellas, de manera que se satisfaga todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar. El problema es catalogado como NP-Difícil [Garey+79], y es ampliamente aplicado en diversos sectores de la industria tales como la maderera, vidrio, papelera, siderúrgica, etc. La presente tesis propone dos algoritmos GRASP Reactivo para el problema de cortes 1D, basado en los algoritmos GRASP BFD y GRASP FFD propuestos por [Mauricio+02], además, desarrolla un sistema de optimización basado en los algoritmos propuesto. Se realizan experimentos numéricos del algoritmo propuesto sobre 100 instancias de pruebas, de donde se obtiene una eficiencia promedio de 97.04% y una eficiencia ponderada de 97,19% para el GRASP Reactivo BFD con proceso de mejoría, además se observa que el GRASP BFD con proceso de mejoría converge más rápido al encontrar una solución, donde realiza en promedio 1237 iteraciones. Los resultados numéricos muestran una mejora del GRASP Reactivo con respecto al GRASP básico implementado por Ganoza y Solano [Ganoza+02] que obtuvo una eficiencia promedio de 96.73%. Estas mejorías se pueden explicar porque el parámetro de relajación y se ajusta de manera automática y es guiada en la búsqueda de una mejor solución. Palabras clave: GRASP Reactivo, optimización combinatoria, meta heurísticas, problema de corte y empaquetado. / It has a set of requirements of parts with an unlimited number of bars of some kind of standard size and material and this has increased the group size requirements. The cutting stock problem 1D describes the use of standard-size bars of making cuts on them, so that it meets all requirements with the least number of standard size bars. The problem is listed as NP-Hard [Garey+79], and is widely used in various industry sectors such as wood, glass, paper, steel, and so on. This thesis proposes two algorithms Reactive GRASP to the cutting stock problem 1D, based on the algorithms GRASP BFD and GRASP FFD proposed by [Mauricio+02], also, developed an optimization system based on the proposed algorithms. Numerical experiments are conducted of the proposed algorithm on 100 instances of testing, where you get an average efficiency of 97.04% and a weighted efficiency of 97,04%, also be seen that the GRASP BFD with improvement converges faster to find a solution average of 1237 iterations. The numerical results show an improvement of reactive GRASP with respect to the basic GRASP implemented by Ganoza and Solano [Ganoza+02], who obtained an average efficiency of 96,73%. These improvements can be explained as the relaxation parameter and is set automatically and is guided in the search for a better solution. Keywords: Reactive GRASP, combinatorial optimization, metaheuristics, cutting stock problem.

El problema de corte y empaquetado en dos dimensiones, es un problema NP- difícil perteneciente a la familia de problemas de la optimización combinatoria. El problema combinatorio estriba en la gran cantidad de patrones de corte que puede construirse a partir de un número determinado de requerimientos y un conjunto de objetos los cuales deben ser cortados para satisfacer estos. Este problema es muy importante debido a la gran cantidad de aplicaciones que tiene en la industria. En este trabajo presentamos un estudio de los diferentes métodos que resuelven el problema, clasificándolos por métodos exactos, heurísticas y meta heurísticas. También presentamos conceptos, modelos del problema y las relaciones con otros problemas combinatorios. / Two dimensional cutting and packing problems is NP-hard, it belong to the family of problems of the optimization combinatory. This problem is based in the great amount of cut patterns that can be constructed from a determined number of requirements and a set of objects which must be cut to satisfy these. This problem is very important because it presents enormous applicability in the industry. In this work we presented a study of the different methods that solve the problem, classifying them by exact methods, heuristic and meta heuristic. Also we presented concepts, models and the relations with other combinatory problems.

El trabajo desarrollado en esta tesis tuvo como objetivo el diseño, implementación y evaluación de un índice distribuido para objetos en espacios métricos y su respectiva estrategia de procesamiento paralelo de consultas para máquinas de búsqueda. / Tesis doctoral de la Facultad de Ciencias Físicomatemáticas y Naturales (Universidad Nacional de San Luis). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias de la Computación. Director de tesis: Martín Mauricio; co-director: Marcela Printista.

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