Eredu subrogatuetan oinarritutako optimizazioa kontzeptu ezaguna bihurtu da azken hamarkadetan, eta nahiz eta ikerketa zabala egin den arlo honetan, oraindik ere badaude erronka eta galdera irekiak.
Lan honen hipotesi nagusia da eredu subrogatuetan oinarritutako optimizazioa tresna baliagarria dela industria-testuinguruko prozesu konplexuak optimizatzeko, baldin eta laginketa-metodo eraginkorragoak garatzen badira, eredu egokiak hautatzen badira eta optimizazio-algoritmoak testuinguru errealera egokitzen badira. Horren harira, tesi honek hiru norabidetan garatzen du ikerketa: lehenik, datu simulatuekin lan eginez, laginketa moldagarriak optimizazio eraginkorra sustatzen duela aztertzen da; bigarrenik, eredu subrogatuek datu esperimentalen bidez formalizatu gabeko problemak ebazteko duten ahalmena azpimarratzen da; eta, azkenik, ikasketa automatikoaren ikerketan eredu surboratuetan duten pisua aztertzen da.
© 2001-2026 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados