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dc.contributor.advisorGonzález Campos, Saúl
dc.contributor.authorTovar Olivas, Julián Esteban
dc.date.accessioned2017-08-29T18:32:06Z
dc.date.available2017-08-29T18:32:06Z
dc.date.issued2015-05
dc.identifier.otherLCA-116-15es_MX
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11961/2947
dc.description.abstractLa computación evolutiva nace aproximadamente en los años 60s. Está inspirada en la evolución biológica y parte de la emulación de ésta; comprende métodos de búsqueda y aprendizaje y es una rama de la inteligencia artificial. Se conocen distintas estrategias evolutivas pero en este caso hablaremos de los algoritmos genéticos en particular. Basados en los principios de la selección natural y evolución de poblaciones de individuos, los algoritmos genéticos ofrecen soluciones optimizadas a problemas combinatorios, en este caso, el reordenamiento correcto de una imagen subdividida en miles de piezas cuadradas de la misma dimensión, que al tener esta particularidad de forma y tamaño, aumenta la complejidad para obtener el orden original de la imagen sin poseer conocimiento de éste, excepto la información de color del borde de sus piezas. Es necesario proponer cambios a los algoritmos actuales para mejorar los resultados y su eficiencia, y así poder obtener mayores logros al aplicarlos a tareas del mundo real, por ejemplo desde una simple edición de imágenes, hasta aplicaciones avanzadas en arqueología, biología y seguridad, entre otros. El objetivo de este proyecto es ensamblar un rompecabezas aplicando el cómputo evolutivo. Se propone la modificación del diseño de un algoritmo genético existente, el cual es capaz de reordenar un rompecabezas de 10,375 piezas, y lograr un tiempo menor, hasta en un 16%, utilizando las mismas imágenes para tener una comparación más directa. El Capítulo 1 nos proporciona información acerca del problema en contexto, información sobre trabajos relativos, justifica la elaboración de este proyecto y nos da a conocer las limitaciones y delimitaciones de la investigación. El Capítulo 2 proporciona información sobre el conocimiento actual del tema y otros proyectos relacionados, desde el cómo se representa una imagen en computadora y que son los algoritmos genéticos, hasta una explicación de propuestas anteriores. El Capítulo 3 explica los materiales que se utilizaron para desarrollar esta investigación y nos detalla paso a paso los métodos que se implementaron en la programación del algoritmo. El Capítulo 4 presenta los resultados finales que se lograron obtener y un análisis sobre éstos. Finalmente, el Capítulo 5 discute las preguntas de investigación del proyecto y los logros según el objetivo.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad Autónoma de Ciudad Juárezes_MX
dc.relation.ispartofInstituto de Ingeniería y Tecnologíaes
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Computaciónes
dc.relation.ispartofLicenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionaleses
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 México*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/mx/*
dc.subjectcomputación evolutivaes_MX
dc.subjectinteligencia artificiales_MX
dc.subjectalgoritmoes_MX
dc.subject.lccLCC::TECHNOLOGY::Information technologyes_MX
dc.subject.otherinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleAplicación del cómputo evolutivo para el ensamble de imágenes tipo rompecabezas con piezas cuadradases_MX
dc.typeTrabajo recepcional licenciaturaes_MX
dcterms.thumbnailhttp://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/tr-iit.pnges
dcrupi.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Computaciónes
dcrupi.programa-academicoLicenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionaleses
dcrupi.institutoInstituto de Ingeniería y Tecnologíaes


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