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Wednesday 28th of June 2017

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Release Date: 2010-04-16

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  • 2001: Lógicas Multivaluadas y Clásica: Fundamentos y Aplicaciones Computacionales
     
    Research Area: Many-valued logics
    Funding: Ministerio de Educación y Ciencia, EUR 74.285,-
     

    Project Reference: TIC2001-1577-C03-03

     

    El objetivo principal de este proyecto ha sido el desarrollo de algoritmos para la resolución de problemas de razonamiento automático para lógicas multivaluadas y para lógica clásica. Para las lógicas multivaluadas, se han creado algoritmos para lógicas específicas, que pueden verse como generalizaciones de la lógica clásica. Para analizar el rendimiento de los algoritmos, se ha estudiado la complejidad en el caso típico y en el caso peor de diferentes casos particulares de los problemas de razonamiento, en concreto de los problemas Horn-SAT y 2SAT multivaluados sobre fórmulas con literales etiquetados (signed formulas). También se han desarrollado algoritmos para un problema de razonamiento, problema MAX-SAT, donde el alto número de restricciones impide tener siempre una solución completamente satisfactoria, con lo que el objetivo pasa a ser satisfacer el mayor número de restricciones posibles. Como aplicación concreta de esta última clase de algoritmos hemos estudiado su aplicación a problemas con restricciones duras y suaves, es decir, problemas donde ciertas restricciones son críticas y por tanto se han de cumplir obligatoriamente, pero para el resto simplemente se intenta satisfacer el mayor número posible.

     

     

  • 2003: Resolución de Problemas Combinatorios con Restricciones Suaves y Fuzzy utilizando Algoritmos de Satisfactibilidad
     
    Research Area: Satisfiability
    Funding: Ministerio de Educación y Ciencia, EUR 67.320,-
     

    Project Reference: TIC2003-00950

     

    Descripción:

     

    El objetivo principal y eje vertebrador de nuestro proyecto ha sido la formalización e implementación de estrategias, basadas en el uso de la tecnología SAT, para la resolución de problemas combinatorios en los que en su definición intervienen tanto restricciones duras como suaves y, a su vez, estas restricciones pueden ser tanto crisp como fuzzy. Para alcanzar dicho objetivo se ha trabajado en cuatro líneas de investigación las cuales se corresponden con los objetivos concretos fijados en la solicitud del proyecto:
    - El diseño e implementación de algoritmos Max-SAT (algoritmos de máxima satisfactibilidad) eficientes para fórmulas Boolean y multivaluadas.
    - El diseño e implementación de un método genérico para resolver OCSP (over-constrained constraint satisfaction problem) basado en el uso de la tecnología SAT para fórmulas Boolean y multivaluadas.
    - Desarrollo de tests de prueba para las tecnologías implementadas.
    - Formalización de lenguajes proposicionales que nos permitan representar incertidumbre y vaguedad en las restricciones.

     

     

  • 2004: Lógica multivaluada: Fundamentos y su aplicación al tratamiento de la vaguedad y la imprecisión
     
    Research Area: Many-valued logics
    Funding: Ministerio de Educación y Ciencia, EUR 31.200,-
     

    Project Reference: TIN2004-07933-C03-03

     

     

  • 2006: Instituciones Electrónicas Autónomas
     
    Research Area: Uncategorized
    Funding: Ministerio de Educación y Ciencia, EUR 54.000,-
     

    Project Reference: TIN2006-15662-C02-02


    Las instituciones electrónicas permiten establecer convenciones de interacción entre agentes -personas y/o programas- sobre un entorno informático distribuido, abierto y dinámico. El objetivo central del proyecto es la formalización e implantación de técnicas que permitan dotar a una institución electrónica de capacidades autónomas permitiendo una respuesta dinámica del sistema a circunstancias cambiantes.

    El objetivo de este proyecto es el desarrollo de algoritmos de razonamiento automático que sean capaces de resolver los problemas de razonamiento sobrerestringidos que aparecen en instituciones electrónicas, tales como la determinación de ganadores en subastas combinatorias, o a problemas de razonamiento donde debido a la cantidad de fuentes de información que intervienen en el problema, pueden aparecer problemas de inconsistencia si se dá la misma credibilidad a todas las fuentes de información.

     

     

     

  • 2007: Lógicas multivaluadas: algoritmos para SAT y Max-SAT
     
    Research Area: Satisfiability
    Funding: , EUR 56.870,-
     

    Project Reference: TIN2007-68005-C04-02

  • 2009: Sistemas Eficientes de Razonamiento Automático con Información Incompleta e Imprecisa basados en SAT y CSP
     
    Research Area: Uncategorized
    Funding: Ministerio de Ciencia e Innovación, EUR 133.600,-
     

    Project Reference: TIN2009-14704-C03-01

     

    Descripción:

     

    El objetivo central del proyecto es el estudio y desarrollo de sistemas eficientes que permitan extraer información en el marco de bases o fuentes de conocimiento que contengan información incompleta, con lo que podrá ser información vaga e inconsistente.
    Por un lado, pretendemos avanzar en el estudio de  lógicas  apropiadas para describir esa clase de información, principalmente lógicas basadas en t-normas y extensiones fuzzy de lógicas de descripción. Por otro lado, pretendemos avanzar en el estudio de sistemas eficientes de razonamiento automático que permitan inferir información válida a partir de esas fuentes. En el caso de problemas de inconsistencia en la información extraída, los procedimientos de razonamiento  pueden llegar a concluir información contradictoria. Así pues uno de nuestros objetivos será  estudiar la aplicación y desarrollo de modelos argumentativos que permitan justificar ante el usuario final la solidez de las conclusiones obtenidas. Para acotar al máximo el tiempo de respuesta de los sistemas de razonamiento se estudiará la aplicación de transformaciones eficientes basadas en los problemas de satisfactibilidad y máxima  satisfactibilidad, para los que existen algoritmos altamente eficientes. Finalmente, a través del estudio de la complejidad en el caso peor y en el caso típico acotaremos la dificultad de resolución de  casos particulares de los problemas de razonamiento. Para la complejidad en el caso típico, emplearemos tanto generadores de problemas artificiales como problemas reales, acudiendo siempre que sea posible a ontologías provenientes de la  web semántica donde podamos incorporar el tratamiento de la información imprecisa siguiendo las lógicas de descripción fuzzy que estudiemos.

     

     

     

     

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