• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Navegar

    Todo o repositórioComunidadesPor data do documentoAutoresAssuntosTítulos

    Minha conta

    Entrar

    Estatística

    Ver as estatísticas de uso

    Compartir

    Ver item 
    •   Página inicial
    • TRABALHO DE CONCLUSÃO DE ESTUDO
    • Trabajos Fin de Máster UVa
    • Ver item
    •   Página inicial
    • TRABALHO DE CONCLUSÃO DE ESTUDO
    • Trabajos Fin de Máster UVa
    • Ver item
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32516

    Título
    Optimización de Parámetros del Algoritmo Genético Multiobjetivo SPEA2 en la Sintonización de TMDs
    Autor
    Escudero Vega, Rodrigo
    Director o Tutor
    Pérez Vázquez, María ElenaAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2018
    Titulación
    Máster en Ingeniería Industrial
    Resumo
    El Trabajo de Fin de Máster tiene por objetivo la optimización de los parámetros de un Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO) en su aplicación a la sintonización de TMD’s. De estudios previos, se sabe que estos algoritmos son de gran utilidad para la resolución de este tipo de problemas. La optimización se realizará mediante el uso de métricas de comparación que permiten discernir qué parámetros obtienen mejores resultados a través del estudio de las fronteras de Pareto que obtiene el algoritmo.
    Materias (normalizadas)
    Algoritmos genéticos
    Departamento
    Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32516
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7071]
    Mostrar registro completo
    Arquivos deste item
    Nombre:
    TFM-I-981.pdf
    Tamaño:
    3.596Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalExceto quando indicado o contrário, a licença deste item é descrito como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10