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Resultados de búsqueda para Optimización Multiobjetivo

Importancia de los interesados en el problema de la siguiente versión

En la disciplina de la Ingeniería del Software Basada en Búsqueda el problema de la selección de los requisitos a desarrollar en la siguiente versión recoge en su formulación la necesidad de disponer de un peso asignado a cada cliente/interesado que fija su importancia en el proyecto. El cálculo de este peso o cuantificación de los interesados es un problema que debe abordarse antes del problema de búsqueda en sí mismo. Esta definición de los pesos es especialmente importante si se maneja un alto número de interesados, o cuando el mercado requiere tratar con detalle cómo se cubren las necesidades de todos los clientes. Este trabajo propone la utilización de algoritmos de agrupamiento, para identificar los interesados críticos en el proyecto y estudia, en el caso definido por el conjunto de datos para el proyecto Replacement Access, Library and IDCard (RALIC), si la distribución en grupos genera resultados similares a la utilización de los datos de cuantificación de los interesados. Finalmente, se estudia cómo influye la propuesta en los resultados obtenidos, en especial cómo los frentes de Pareto obtenidos suponen una alternativa válida para los distintos grupos de interesados.

Autores: Jose Antonio Sierra / Isabel María Del Águila / José Del Sagrado / 
Palabras Clave: Algoritmos de agrupamiento - Optimización Multiobjetivo - Problema de la siguiente versión

Optimización de indicadores técnicos utilizando un conjunto de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo

Los indicadores técnicos, mediante la aplicación de un conjunto de fórmulas matemáticas, representan de forma gráfica la serie de precios de un activo. Estas fórmulas comprenden un conjunto de reglas y parámetros cuyos valores son desconocidos y dependen de factores, como el mercado en el que opera, o el tamaño de la ventana de tiempo. Este trabajo se centra en la realización de una aplicación software que optimiza, en tiempo real, el valor de los parámetros para dichos indicadores técnicos mediante el uso de algoritmos evolutivos multiobjetivos (AEMOs). A diferencia de otros enfoques, en este documento se aplica un conjunto de AEMOs diferentes que compiten entre sí, con el fin de lograr mejores rendimientos con un riesgo mínimo. El proceso de optimización es continuo y tiene lugar al final de cada intervalo de tiempo. Esta técnica permite aplicar soluciones no dominadas, obtenidas con diferentes AEMOs y puede mejorar considerablemente los resultados de la estrategia Buy & Hold, incluso operando diariamente. Esta afirmación se demostrará comparando los resultados con los presentados previamente en la literatura. Para realizar esta operativa se ha empleado una arquitectura basada en servicios, donde las distintas partes del software han sido implementadas como servicios.

Autores: Francisco Soltero / David Granada / Esperanza Marcos / Marcos López / Juan M. Vara / 
Palabras Clave: algoritmos evolutivos - Indicadores Técnicos - Optimización Multiobjetivo - Servicios - Trading automatizado

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