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Las meta-heurísticas poblacionales representan en el campo de la Inteligencia Artificial una poderosa herramienta para la solución de problemas complejos en distintos dominios de aplicación. Estudios revelan que no existe la mejor de las meta-heurísticas para solucionar cualquier problema complejo, por lo que resulta imprescindible encontrar nuevas alternativas de búsqueda en el ámbito de las meta-heurísticas poblacionales que mejoren el comportamiento actual en términos de eficiencia y eficacia. Los resultados de esta investigación son: la división en dos etapas de la estrategia de exploración de los algoritmos basados en colonia de hormigas que garantiza mayor eficiencia y eficacia de la misma; la definición de una meta-heurística poblacional con características evolutivas, donde se introducen nuevas formas para aumentar la exploración y la intensificación de las soluciones en dominios tanto discretos como continuos; y la aplicación de los métodos propuestos en la solución del problema de selección y escalamiento de movimientos sísmicos fuertes.
Info autore
Graduado de Dr. en Ciencias Técnicas, especialidad Informática (2010) en Cuba. Sus investigaciones han estado relacionadas con los modelos Metaheurísticos para problemas complejos de optimización. Actualmente es investigador de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo en Ecuador.
