Diseño y análisis de sistemas neuronales recurrentes en localización

  1. Domínguez Merino, Enrique
Dirigida per:
  1. José Muñoz Pérez Director/a

Universitat de defensa: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 14 de de juny de 2007

Tribunal:
  1. Rafael Infante Macías President/a
  2. Ezequiel López Rubio Secretari/ària
  3. Ignacio Requena Ramos Vocal
  4. José Antonio Gómez Ruiz Vocal
  5. César Hervás Martínez Vocal

Tipus: Tesi

Teseo: 136351 DIALNET

Resum

La tesis presenta un modelo novedoso de redes neuronales artificiales, denominado NELOC (Neural Locator), que es útil para resolver problemas en el ámbito dela Teoría de la Localización, Dicho modelo modifica de manera original el modelo de las redes BAM (Memorias Asociativas Bidirecionales) añadiendo el concepto de asamblea neuronal cada cap. De esta manera consigue adaptar un modelo clásico de las redes neuronales artificiales a los problemas de localización. Además se presenta el modelo híbrido EVONELOC, que combina el modleo neuronal NELOC con un algoritmo evolutivo. Esto permite que el sistema resultante mejore la calidad de las soluciones con respecto a las proporcionadas pro el modelo NELOC básico. Ambos modelos, NELOC y EVONELOC, son aplicados con éxito a dos problemas de Teoría de la Localización. De esta manera se demuestra la aplicabilidad de los modelos propuestos a problemas reales.