Examinando por Autor "Jabba Molinares, Daladier"
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Ítem ERNEAD: Training of Artificial Neural Networks Based on a Genetic Algorithm and Finite Automata Theory(Editorial Board, 2018) Ruiz-Rangel, Jonathan; Ardila Hernandez, Carlos Julio; Maradei Gonzalez, Luis; Jabba Molinares, DaladierThis paper presents a variation in the algorithm EMODS (Evolutionary Metaheuristic of Deterministic Swapping), at the level of its mutation stage in order to train algorithms for each problem. It should be noted that the EMODS metaheuristic is a novel framework that allows multi-objective optimization of combinatorial problems. The proposal for the training of neural networks will be named ERNEAD (training of Evolutionary Neural Networks through Evolutionary Strategies and Finite Automata). The selection process consists of five phases: the initial population generation phase, the forward feeding phase of the network, the EMODS search phase, the crossing and evaluation phase, and finally the verification phase. The application of the process in the neural networks will generate sets of networks with optimal weights for a particular problem. ERNEAD algorithm was applied to two typical problems: breast cancer and flower classification, the solution of the problems were compared with solutions obtained by applying the classical Backpropagation, Conjugate Gradient and Levenberg-Marquardt algorithms. The analysis of the results indicated that ERNEAD produced more precise solutions than the ones thrown by the classic algorithms.Ítem Métrica con calidad de servicio para el protocolo de enrutamiento RPL(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2020) Sanmartin Mendoza, Paul; Martínez Pinedo, Elker; Sierra Ibáñez, Randy; Jabba Molinares, DaladierLa calidad de servicio es esencial en la implementación de las redes de baja potencia y perdida de paquetes LLN (Low Power and Lossy Networks), sin embargo, las características de estas redes imponen varias limitantes para garantizar dicha calidad. Aunque estas redes cuentan con un protocolo de enrutamiento especifico RPL (Routing Protocol Low Power and Lossy Networks), el cual define funciones objetivo, métricas y restricciones, este protocolo no provee calidad de servicio por defecto, deteriorando el proceso de selección de ruta [1] y alejándose de su objetivo en el concepto del Internet de las Cosas. En el presente documento se plantea una nueva métrica de enrutamiento llamada BFETX, con ayuda del diseño de escenarios de red, del estudio de resultados en simulaciones y del empleo de criterios de evaluación de métricas de enrutamiento; además, mediante el método inductivo y especificaciones funcionales estandarizadas, se hallan los hitos apropiados para incrementar la calidad de servicio de las LLN en cuanto a tiempo de vida, consumo de energía, latencia y pérdida de paquetes. Se implementaron y analizaron las funciones objetivo OF0, MRHOF y BFETX validando la nueva métrica de enrutamiento; sin embargo, aspectos de diseño que afectan el proceso de envío de paquetes se escapan de la presente investigación, pero pueden abordarse en trabajos futuros como despliegue, heterogeneidad de nodos o enlaces, tolerancia a fallas, escalabilidad, movilidad, conectividad y cobertura, entre otros. Este trabajo aporta significativamente al enrutamiento de redes telemáticas; específicamente en redes de sensores, ofreciendo sensibilidad a los cambios en el entorno de red, beneficiando a los usuarios del Internet de las Cosas IoT (Internet of Things); usuarios que están cambiando hacia aplicaciones de alta definición, velocidad e interactividad soportadas en estas redes.Ítem Water cycle algorithm: implementation and analysis of solutions to the bi-bjective travelling salesman problem(International Journal of Artificial Intelligence, 2019) Pimentel, Jairo; Ardila Hernandez, Carlos Julio; Niño, Elías; Jabba Molinares, Daladier; Ruiz-Rangel, JonathanThis research is an implementation of the Water Cycle Algorithm (WCA) to solve the biobjective Travelling Salesman Problem, based on the kroAB100 problem in the TSPLIB library, and compare its performance to an alternative metaheuristic algorithm (MO Ant Colony BiCriterionAnt). Metrics such as generational distance, inverse generational distance, spacing, dispersion and maximum dispersion were used to compare the two algorithms. Results demonstrate that the Water Cycle Algorithm generates superior solutions to this category of problem according to most of the metrics.