FRCU - Grupos de Investigación
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Item Toma de decisiones multicriterio en problemas de la ingeniería de software utilizando computación blanda(Red de Universidades con Carreras en Informática, 2020-05) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Chichi, Manuel; Gabioud, María Luján; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella CeciliaLa Ingeniería de Software (IS) como la aplicación de un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable al desarrollo, operación y mantenimiento de software. Sin embargo, la adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software, particularmente en la Argentina. Dos carencias que pueden explicar esto son, por un lado, la falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas relativos a la IS, y por otro, la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas carencias. Para esta tarea se propone la utilización de técnicas comprendidas en lo que se conoce como computación blanda (soft computing), dentro de las cuales se encuentran la Teoría de Conjuntos Difusos, las Redenes Neuronales y los métodos de Búsqueda Heurística y Metaheurística. La soft computing es capaz de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.Item Metodología regulatoria para propiciar la eficiencia energética desde el lado de la oferta con penetración de fuentes primarias de energías renovables. Parte 1 : descripción y alcance del modelo de optimización(2019-05) Camargo, Federico Gabriel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pérez, Eduardo; Schweickardt, Gustavo AlejandroEn la presente propuesta se desarrollan las bases para la regulación de las redes eléctricas de distribución, aunque puede ser extendido también para los otros segmentos del mercado eléctrico. Se presentan los aspectos que no han sido resueltos completamente o en forma satisfactoria por los marcos regulatorios y modelos de resolución disponibles en el estado del arte. Entre estos se incluyen la existencia de múltiples criterios de optimización, valoración económica de los criterios que son no monetizables en forma directa, la influencia de la incertidumbre fundamental, etc. También el incentivo a la incorporación de la generación renovable. Se buscaron discutir los problemas y aspectos a considerar para obtener una metodología estandarizada y flexible, la cual resulte factible para realizar comparaciones y tomas de decisiones, con el fin de minimizar el impacto ambiental. De esta manera, se definieron algunos criterios y factores influyentes, a mediano y largo plazo, en la sustentabilidad del sistema energético, con la intención de incorporarlos en ámbitos de discusión y enseñanza pertinentes, propiciando su difusión y críticas.Item Análisis de las habilidades de metaheurísticas X-PSO multiobjetivo mediante indicadores de inteligenia de grupo : aplicación en el balance de carga en redes eléctricas de baja tensión(2016-11) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schweickardt, Gustavo AlejandroEste trabajo presenta un análisis del comportamiento de MetaHeurísticas referidas como X-PSO Formas MultiObjetivo (X-FPSO), recurriendo al concepto de Inteligencia de Grupo (IG). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, los autores han establecido cualitativamente que existe una correspondencia entre la habilidad de las Formas X-FPSO para satisfacer los cinco Principios de la IG (PIG), y la aptitud de la Función de Selección de una HiperHeurística cuando las Formas X-FPSO componen su dominio. Se proponen Indicadores de IG cuantitativos que permiten caracterizar y diferenciar el comportamiento de dos estrategias de movimiento derivadas de la MetaHeurística FPSO original, cuyos comportamientos satisfacen en grados complementarios los PIG: la FPSO con Factor de Constricción y Topología de Comunicación entre partículas Estrella Global Determinística y la FEPSO GIStT (Topología de Comunicación Global/Individual Estocástica), desarrolladas por los autores. Estos indicadores reflejan aspectos clave relacionados con la IG, permitiendo realizar un seguimiento iteración a iteración del Algoritmo HiperHeurístico, sirviendo de guía para su Función de Selección. Se presenta una simulación en el contexto de la resolución de un problema de Optimización Combinatoria, considerados en trabajos previos como estudio de caso: el Balance de Cargas en un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica.Item Implementación de la metaheurística FEPSO GIST mediante procesamiento paralelo : aplicación al problema de balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión(Universidad Nacional de Cuenca. Facultad de Ingeniería., 2014-10) Schweickardt, Gustavo Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEl presente trabajo describe el diseño e implementación de la Metaheurística FEPSO GIST (Fuzzy Particle Swarm Optimization with Global-Individual Star Topology) bajo un paradigma de computación paralela, empleando la plataforma MPI (Message Passing Interface), y aplicada a la solución del problema de Balance de Cargas en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica en Baja Tensión (PBC SDEE BT). En primer lugar, se plantea el Problema PBC SDEE BT multiobjetivo, carente de solución por métodos de optimización clásica. En segundo lugar, se presenta el marco de trabajo sobre el cual las heurísticas poseen un amplio grado de aplicación, y donde la computación paralela se yergue como una aliada invaluable al intentar, al igual que los métodos heurísticos, acelerar la respuesta de algoritmos que requieren de un poder computacional superior al paradigma secuencial. Seguidamente, se describe el diseño del algoritmo FEPSO GIST, la alternativa elegida para su implementación en MPI, y los detalles a tener en cuenta para una mejor ejecución. Por último, Se presenta su aplicación en un PBC SDEE BT real.Item Optimización multiobjetivo basada en preferencias para problemas de la ingeniería de software(Universidad Nacional de San Juan, 2019-04-25) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Arrúa, Martín Nahuel; Bracco, Luciano Joaquín; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Tournoud, Adrián Alberto; De Battista, Anabella CeciliaLa Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) se sustenta en la aplicación de técnicas de optimización heurística para resolver problemas de la Ingeniería de Software (IS). Las tarea de la IS se enmarcan en un problema de búsqueda, con lo cual es posible utilizar multitud de algoritmos para resolverlos. En su mayoría, los trabajos existentes tratan a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados de forma simultánea. Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques no se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite capturar e incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, de manera de poder restringir el frente Pareto-óptimo a una zona de interés específica, con el objetivo de facilitar la tarea de tomar una decisión.Item Enfoques de optimización multi-objetivo basados en preferencias en la ingeniería de software(2018-07-03) Arrúa, Martín Nahuel; Bracco, Luciano Joaquín; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Tournoud, Adrián Alberto; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella CeciliaLa Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) estudia la aplicación de técnicas de optimización metaheurística a problemas de la Ingeniería de Software (IS). Una vez que una tarea de la IS se enmarca en un problema de búsqueda existen multitud de algoritmos que pueden aplicarse para resolver ese problema. La mayoría del trabajo existente trata a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados. El número de objetivos a considerar es, en general, alto (esto es, más de tres objetivos). Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques nos se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, restringiendo el frente Paretoóptimo a una zona de interés específica, facilitando de esta manera la tarea de tomar una decisión.