Listar por autor "Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús"
Mostrando ítems 1-20 de 41
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A Multi-Objective Optimization Framework for Multiple Sequence Alignment with Metaheuristics
Zambrano-Vega, Cristian; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús
; García-Nieto, José Manuel; Aldana-Montes, José Francisco (2017-05-02)
The alignment of more than two biological sequences is a widely used technique in a number of areas of computational biology. However, finding an optimal alignment has been shown to be an NP-complete optimization problem. ... -
A New Multi-Objective Approach for Molecular Docking Based on RMSD and Binding Energy
López-Camacho, Esteban; García Godoy, María Jesús; García-Nieto, José Manuel; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Aldana-Montes, José Francisco (2016-07-12)
Ligand-protein docking is an optimization problem based on predicting the position of a ligand with the lowest binding energy in the active site of the receptor. Molecular docking problems are traditionally tackled with ... -
A Study About Meta-Optimizing the NSGA-II Multi-Objective Evolutionary Algorithm.
Aldana Martín, José Francisco; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Durillo, Juan J.; Roldán-García, María del Mar (2023)
The automatic design of multi-objective metaheuristics is an active research line aimed at, given a set of problems used as training set, to find the configuration of a multi-objective optimizer able of solving them ... -
A Study of Archiving Strategies in Multi-Objective PSO for Molecular Docking
García-Nieto, José Manuel; López-Camacho, Esteban; García Godoy, María Jesús; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Durillo, Juan J.; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2016-09-30)
Molecular docking is a complex optimization problem aimed at predicting the position of a ligand molecule in the active site of a receptor with the lowest binding energy. This problem can be formulated as a bi-objective ... -
A Study of the Combination of Variation Operators in the NSGA-II Algorithm
Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Durillo, Juan J.; Machín, Mirialys; Coello Coello, Carlos A.; Dorronsoro, Bernabé (Springer, 2013)
Multi-objective evolutionary algorithms rely on the use of variation operators as their basic mechanism to carry out the evolutionary process. These operators are usually fixed and applied in the same way during algorithm ... -
About Designing an Observer Pattern-Based Architecture for a Multi-objective Metaheuristic Optimization Framework
Benítez-Hidalgo, Antonio; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Durillo, Juan J.; García-Nieto, José Manuel; López-Camacho, Esteban; Barba-González, Cristóbal; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2018-11-05)
Multi-objective optimization with metaheuristics is an active and popular research field which is supported by the availability of software frameworks providing algorithms, benchmark problems, quality indicators and other ... -
Algoritmo Evolutivo Multi-Objectivo para la Toma de Decisiones Interactiva en Optimización Dinámica
Barba-González, Cristóbal; García-Nieto, José Manuel; Ruiz-Mora, Ana Belén; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Luque-Gallego, Mariano; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2018-11-09)
Debido al creciente interés en el análisis de datos en streaming en entornos Big Data para la toma de decisiones, cada vez es más común la aparición de problemas de optimización dinámica que involucran dos o más objetivos ... -
Análisis teórico y experimental sobre seguridad en redes Wi-Fi
(2014-11-13)Este proyecto realiza un minucioso estudio sobre los mecanismos de seguridad que están disponibles para los dispositivos Wi-Fi, conforme a las especificaciones de la versión del estándar IEEE 802.11 publicada en el año ... -
Aplicación de administración con Angular, Node y Express para una aplicación Django
(2016-05-24)En este trabajo de fin de grado se ha desarrollado una aplicación de administración que sustituye a las que ofrecen por defecto las aplicaciones creadas con el framework de desarrollo web Django. La aplicación está ... -
Aplicación de técnicas de aprendizaje automático y optimización a problemas reales en la industria 4.0
(UMA Editorial, 2023)La inteligencia artificial está siendo uno de los elementos más disruptivos de la actualidad. Esto es así gracias a la capacidad de generar soluciones de calidad a todo tipo de problemas mediante el uso de algoritmos ... -
Aplicación de técnicas de Deep Learning al Alineamiento Múltiple de Secuencias
(2021)En la última década, Deep Learning (DL) ha sido una de las técnicas más em pleadas en diversos campos de estudio, incluida la Bioinformática. Sin embargo, a día de hoy no existen demasiados estudios en los que se aplique ... -
Artificial decision maker driven by PSO: an approach for testing reference point based interactive methods
Ojalehto, Vesa; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Miettinen, Kaisa; Aldana-Montes, José Francisco; García-Nieto, José Manuel; Barba-González, Cristóbal[et al.] (2018-09-14)
Over the years, many interactive multiobjective optimization methods based on a reference point have been proposed. With a reference point, the decision maker indicates desirable objective function values to iteratively ... -
Automatic configuration of NSGA-II with jMetal and irace
Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; López-Ibáñez, Manuel; Barba-González, Cristóbal; García-Nieto, José Manuel (ACM, 2019)
jMetal is a Java-based framework for multi-objective optimization with metaheuristics providing, among other features, a wide set of algorithms that are representative of the state-of-the-art. Although it has become a ... -
Configurador gráfico de formatos para Ambar7
(2017-01-26)El presente trabajo fin de grado consiste en el desarrollo de una aplicación para la creación y manipulación de los formatos gráficos del programa de facturación Ambar7. A diferencia del configurador de formatos del que ... -
Coordinación de casos prácticos en asignaturas del área de conocimiento “Gestión de la Información” según modelo curricular de informática de la ACM/IEEE 2013
García-Nieto, José Manuel; Navas-Delgado, Ismael; Roldán-García, María del Mar; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Gómez López, María Teresa; Bernárdez Jiménez, Beatriz; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2017-07-04)
Este artículo presenta el estado de desarrollo y resultados preliminares del proyecto de innovación docente de la Universidad de Málaga (PIE15-183): Coor-dinación de casos prácticos en asignaturas del área de conocimiento ... -
Docking Inter/Intra-Molecular Mediante Metaheurísticas Multi-objetivo
López-Camacho, Esteban; García Godoy, María Jesús; García-Nieto, José Manuel; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Aldana-Montes, José Francisco (2015-02-11)
El Acoplamiento Molecular (Molecular Docking) es un problema de optimización de gran complejidad que consiste en predecir la orientación de dos moléculas: el ligando y el receptor, de manera que formen un complejo molecular ... -
Dynamic Multi-Objective Optimization With jMetal and Spark: a Case Study
Cordero Benítez, José Andrés; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Barba-González, Cristóbal; Durillo, Juan J.; García-Nieto, José Manuel; Navas-Delgado, Ismael; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2016-09-15)
Technologies for Big Data and Data Science are receiving increasing research interest nowadays. This paper introduces the prototyping architecture of a tool aimed to solve Big Data Optimization problems. Our tool combines ... -
Estudio de Estrategias de Archivo en PSO Multi-Objetivo para el Docking Molecular
López-Camacho, Esteban; García Godoy, María Jesús; García-Nieto, José Manuel; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; Aldana-Montes, José Francisco (2016)
El acoplamiento molecular es un problema de optimización complejo cuyo objetivo es la predicción de la posición de un ligando en el sitio activo de un receptor con la mínima energía de unión. Este problema puede ser formulado ... -
Evolver: Meta-optimizing multi-objective metaheuristics.
Aldana Martín, José Francisco; Durillo, Juan J.; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús (Elsevier, 2023-10-10)
Evolver is a tool based on the formulation of the automatic configuration and design of multi-objective metaheuristics as a multi-objective optimization problem that can be solved by using the same kind of algorithms; i.e., ... -
Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark
Barba-González, Cristóbal; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús; García-Nieto, José Manuel; Cordero Benítez, José Andrés; Durillo, Juan J.; Navas-Delgado, Ismael; Aldana-Montes, José Francisco[et al.] (2016)
Las metaheurísticas multi-objetivo se han convertido en técnicas muy utilizadas para la resolución de problemas complejos de optimización compuestos de varias funciones objetivo en conflicto entre sí. Nos encontramos en ...