El presente trabajo se enmarca en la resolucion de problemas
combinatorios complejos, de grandes dimensiones, donde explorar
todas las posibilidades a fin de encontrar el optimo es
inabordable, ya sea por motivos economicos o por motivos
computacionales. En concreto se propone una arquitectura de
busqueda independiente del dominio de aplicacion y capaz de abordar
problemas combinatorios de grandes dimensiones, de los que se
disponga de poca informacion de partida. Esta arquitectura esta
basada en tecnicas Soft Computing, pues combina un algoritmo
genetico basado en codificacion real con modelos basados en redes
neuronales. Cuando es necesario, el algoritmo genetico emplea
modelos aproximados de las funciones de aptitud mediante
perceptrones disenados para tal fin. El sistema obtenido ofrece la
flexibilidad y versatilidad requeridas para poder adaptarse a los
requisitos propios de cada problema combinatorio a
tratar.Finalmente, la arquitectura de busqueda Soft Computing
propuesta ha sido aplicada con exito a la resolucion de diversos
problemas combinatorios de interes, tanto en el area de la
Catalisis Combinatoria como en el dominio de los Sistemas de
Recomendacion."
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