Visita del Instituto Tecnológico Superior de Ébano (ITSE) 

Alumnos de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico Superior de Ébano visitaron las instalaciones del Laboratorio Nacional de Tecnologías de la Información, esto con la finalidad de llevar a cabo unas prácticas profesionales en el área de Base de Datos.

Fueron recibidos por el M.C Jose Apolinar Ramirez Saldivar Jefe del Laboratorio Nacional, quien les dio a conocer el objetivo del Laboratorio, el equipo con el que se cuenta, los servicios que se prestan, entre otros.

Y posteriormente llevaron a cabo las prácticas en compañia del profesor MC. Pedro Torres Espinoza quien venia encabezando esta visita.

Alumnos de la carrera de Ingeniería Petrolera del Instituto Tecnologico Superior de Panuco visitaron las instalaciones del Laboratorio Nacional de Tecnologías de la Información, esto con la finalidad de conocer los servicios que ofrece y las instalaciones con las que cuenta dicho Laboratorio.

Fueron recibidos por el M.C Jose Apolinar Ramirez Saldivar Jefe del Laboratorio Nacional, quien les dio a conocer el objetivo del Laboratorio, el equipo con el que se cuenta, los servicios que se prestan, entre otros.

¿Que es Cómputo Paralelo?

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Tutorial Completo de Cómputo Paralelo con Eclipse PTP

Cruz Reyez, L., Quiroz C., M., F. Alvim, A. C., Fraire Huacuja, H. J., Gómez Santillán, C. G., & Torres Jiménez, J. (2012). Heurísticas de Agrupación Híbridas Eficientes para el Problema de Empacado de Objetos en Contenedores. Computación y Sistemas, XVI (3), 349-360.

 Cruz Reyez, L., Alvin, A., Gómez Santillán, C. G., Melin, P., Quiroz, M., Ruiz Vanoye, J., & Landero Najera, V. (2012). Heuristic Algorithms: An Application to the Truck Loading Problem. (C. A. Ortiz Zezzatti, C. Chira, & M. Basurto, Eds.) Logistics Management and Optimization through Hybrid Artificial Intelligence Systems, 238. doi:10.4018/978-1-4666-0297-7.ch009

Gómez Santilllán, C. G., Gónzalez Barbosa, J. J., Cruz Reyes, L., Castillo López, O., Morales Rodríguez, M. L., Rivera Zarate, G., & Hernández, P. (2012). Variants of vRP to Optimize Logistics Management Problems. (C. A. Ortiz Zezzatti, C. Chira, & M. Basurto, Eds.) Logistics Management and Optimization through Hybrid Artificial Intelligence Systems, 207-237. doi:10.4018/978-1-4666-0297-7.ch008

Cruz Reyes, L., Hernández H., P., Melin, P., Fraire Huacuja, H. J., & Mar O., J. (2013). Constructive Algorithm for a Benchmark in Ship Stowage Planning. (O. C., P. M., & J. K., Eds.) Recent Advances on Hybrid Intelligent Systems, 451, 393-408.

Sotelo Figueroa, M. A., Puga Soberanes, H. J., Fraire Huacuja, H. J., Cruz Reyes, L., & Soría Alcaraz, J. A. (2013).Envolving Bin Packing Heuristic Using Micro-Differential Evolution with Indirect Representation. (O. C., P. M., & J. K., Eds.) Recent Advances onHybrid Intelligent Systems, 451, 349-359

Santiago Pineda, A. A., E. Pecero, J., Fraire Huacuja, H. J., González Barbosa, J. J., & Bouvry, P. (2013). An Iterative Local Search Algorithm for Scheduling Precedence-Constrained Applications on Heterogeneous Machines. 6th Multidisciplinary International Conference on Scheduling: Theory and Applications, 472.

Autores:

Dr. Gilberto Rivera Zárate, Dra. Claudia Guadalupe Gómez Santillán, Dr. Eduardo René Fernández González, Dra. Laura Cruz Reyes, Dr. Juan Javier González Barbosa, Dr. Oscar Castillo López.

En este trabajo se presenta un enfoque de solución llamado (Non-Outranked Ant Colony Optimization, NO-ACO), que es un enfoque metaheurístico el cual optimiza carteras de proyectos interdependientes con decisiones de apoyo parcial. Este enfoque también incorpora una articulación a priori de las preferencias del decisor basada en un modelo de sobreclasificación.

El proceso de optimización se desempeña a través de una colonia de hormigas artificiales. En la primera iteración, las hormigas optimizan una función de suma ponderada haciendo uso del procedimiento Branch & Cut implementado en CPlex 12.5. Se mide la calidad de estas soluciones, para que, subsiguientemente, las hormigas realicen el primer depósito de feromona en base a las soluciones mejor evaluadas, incrementando así la presión selectiva hacia el mejor compromiso. Asimismo, NO-ACO incluye una búsqueda local de vecindad variable que se realiza sobre las mejores soluciones generadas en cada iteración.

Los contenidos que se pueden encontrar en este trabajo son:

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