Construyendo El Paradigma Arquitectónico
Esta sección consta de dos capítulos. El primer capítulo, "Técnicas de computación evolutiva para dos problemas Biología Computacional" de C. Brizuela-Rodríguez et al. aborda el diseño de algoritmos evolutivos para dos problemas de biología computacional muy conocidos: el montaje todo el g...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Libro |
| Language: | Español[ 65] |
| Published: |
Universidad de Sonora
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/1565 |
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| Summary: | Esta sección consta de dos capítulos. El primer capítulo, "Técnicas de computación evolutiva para dos problemas Biología Computacional" de C. Brizuela-Rodríguez et al. aborda el diseño de algoritmos evolutivos para dos problemas de biología computacional muy conocidos: el montaje todo el genoma escopeta y un modelo simplificado del plegamiento de proteínas. El problema de plegado es uno de los problemas abiertos desafiantes en biología, y cualquier idea de cómo solucionarlo o sus aproximaciones serán muy valiosos. La idea para resolver los problemas es utilizar un algoritmo genético adaptado a conocimiento específico problema. El método propuesto ha demostrado ser una alternativa efectiva para resolver ambos problemas. El segundo capítulo, "Diseño de no uniforme por fases lineales de matrices utilizando un algoritmo multi-objetivo genética" de M. Panduro se ocupa del diseño del uniforme no eliminado arrays lineales para sistemas de antenas inteligentes. El problema de diseño se modela como un problema de optimización multi-objetivo con restricciones no lineales. Un algoritmo genético multiobjetivo denominada NSGA-II se emplea como la metodología para resolver el problema de optimización resultante. El problema abordado considera una restricción impedancia de entrada y el diseño de matrices no uniformes de tener un patrón de radiación dirigible. Los resultados experimentales muestran la eficacia de la NSGA-II para el diseño de no uniformes gradual arrays lineales. |
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