Título :	NEO 2015 : Results of the Numerical and Evolutionary Optimization Workshop NEO 2015 held at September 23-25 2015 in Tijuana, Mexico
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Schütze, Oliver, ; Trujillo, Leonardo, ; Legrand, Pierrick, ; Maldonado, Yazmin,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XVI, 444 p. 198 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-44003-3
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Optimización matemática  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Investigación cuantitativa  Mejoramiento  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Análisis de datos y Big Data
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este volumen comprende una selección de trabajos presentados en el taller de Optimización Numérica y Evolutiva (NEO) celebrado en septiembre de 2015 en Tijuana, México. El desarrollo de potentes técnicas de búsqueda y optimización es de gran importancia en el mundo actual, que requiere que investigadores y profesionales aborden un número creciente de problemas desafiantes del mundo real. En particular, hay dos campos bien establecidos y ampliamente conocidos que se aplican comúnmente en esta área: (i) técnicas tradicionales de optimización numérica y (ii) heurísticas bioinspiradas comparativamente recientes. Ambos paradigmas tienen sus fortalezas y debilidades únicas, lo que les permite resolver algunos problemas desafiantes y al mismo tiempo fallar en otros. El objetivo de la serie de talleres NEO es reunir a personas de estos y campos relacionados para discutir, comparar y fusionar sus perspectivas complementarias con el fin de desarrollar métodos híbridos rápidos y confiables que maximicen las fortalezas y minimicen las debilidades de los paradigmas subyacentes. A través de este esfuerzo, creemos que NEO puede promover el desarrollo de nuevas técnicas que sean aplicables a una clase más amplia de problemas. Además, NEO fomenta la comprensión y el tratamiento adecuado de los problemas del mundo real, particularmente en campos emergentes que nos afectan a todos, como la atención médica, las ciudades inteligentes, el big data, entre muchos otros. Los artículos ampliados de NEO 2015 que componen este libro contribuyen a este objetivo.
Nota de contenido:	Part I Genetic Programming -- Part II Combinatorial Optimization -- Part IV Machine Learning and Real World Applications.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

NEO 2015 : Results of the Numerical and Evolutionary Optimization Workshop NEO 2015 held at September 23-25 2015 in Tijuana, Mexico [documento electrónico] / Schütze, Oliver, ; Trujillo, Leonardo, ; Legrand, Pierrick, ; Maldonado, Yazmin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 444 p. 198 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-44003-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Optimización matemática  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Investigación cuantitativa  Mejoramiento  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Análisis de datos y Big Data
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este volumen comprende una selección de trabajos presentados en el taller de Optimización Numérica y Evolutiva (NEO) celebrado en septiembre de 2015 en Tijuana, México. El desarrollo de potentes técnicas de búsqueda y optimización es de gran importancia en el mundo actual, que requiere que investigadores y profesionales aborden un número creciente de problemas desafiantes del mundo real. En particular, hay dos campos bien establecidos y ampliamente conocidos que se aplican comúnmente en esta área: (i) técnicas tradicionales de optimización numérica y (ii) heurísticas bioinspiradas comparativamente recientes. Ambos paradigmas tienen sus fortalezas y debilidades únicas, lo que les permite resolver algunos problemas desafiantes y al mismo tiempo fallar en otros. El objetivo de la serie de talleres NEO es reunir a personas de estos y campos relacionados para discutir, comparar y fusionar sus perspectivas complementarias con el fin de desarrollar métodos híbridos rápidos y confiables que maximicen las fortalezas y minimicen las debilidades de los paradigmas subyacentes. A través de este esfuerzo, creemos que NEO puede promover el desarrollo de nuevas técnicas que sean aplicables a una clase más amplia de problemas. Además, NEO fomenta la comprensión y el tratamiento adecuado de los problemas del mundo real, particularmente en campos emergentes que nos afectan a todos, como la atención médica, las ciudades inteligentes, el big data, entre muchos otros. Los artículos ampliados de NEO 2015 que componen este libro contribuyen a este objetivo.
Nota de contenido:	Part I Genetic Programming -- Part II Combinatorial Optimization -- Part IV Machine Learning and Real World Applications.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i