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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Mongi Badía
DESCRIPTION:Título: Algoritmos basados en programación lineal entera para el problema de ruteo de buses escolares\nDirector: Javier Marenco\nJurados: Dra. Paula Zabala y Dr. Federico Pousa \nResumen:\nEn esta tesis\, estudiamos maneras de resolver el problema de ruteo de buses escolares. Este problema consiste en\, dado un sector urbano\, un conjunto de potenciales paradas\, estudiantes y sus ubicaciones\, buscar un conjunto de rutas y asignación de paradas óptimos. Aunque se pueden usar varias definiciones de optimalidad\, nosotros buscamos minimizar la distancia recorrida por los buses. Nuestro enfoque es en la resolución exacta de este\nproblema.\nPresentamos tres modelos diferentes de programación lineal entera básicos. Generamos variantes sobre los modelos particulares\, con el fin de mejorar la performance. Con el objetivo de reducir la simetría de nuestros modelos\, presentamos una técnica de agrupación de estudiantes. Creamos una heurística para utilizar una solución inicial y una heurística primal sobre subnodos. Realizamos una extensa experimentación y presentamos los resultados obtenidos y las conclusiones al respecto.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Patricio Tarantino
DESCRIPTION:Titulo: Compresores de datos como estimadores de diversidad en repertorios de células T \nDirector: Esteban Lanzarotti \nJurados: Pablo Turjanski y Diego Ferreiro \nResumen: \nLa diversidad de receptores de células T presentes en el cuerpo humano es una forma de saber la eficiencia del mismo\, ya que nos permite saber a cuántos antígenos distintos es capaz de reconocer. Sin embargo\, su medición es difícil pues no todos se presentan en muestras sanguíneas\, y más aún\, aunque tengamos a los receptores de células T\, no es fácil saber qué antígeno reconocerán. Pero sí podemos suponer que receptores de células T con estructura similar reaccionarán frente a las mismas moléculas externas. \nProponemos entonces un modelo basado en los compresores de datos\, que son capaces de reconocer patrones en cadenas de texto (cadenas de aminoácidos)\, que intentarán\, dado un conjunto de receptores de células T\, estimar su diversidad basado en su composición estructural\, y a su vez\, a cuántos antígenos distintos reconocen. Mejoraremos luego dicho modelo\, que llamaremos CompreScore\, agregando la noción de similitud entre aminoácidos provista por las matrices BLOSUM\, que proveerá más información a los compresores a la hora de encontrar patrones y obtener información. Por último\, probaremos nuestro modelo CompreScore frente a pacientes\, y veremos que genera una nueva métrica de diversidad\, independiente de las ya conocidas como Shannon o Simpson\, y más aún\, es también capaz de brindar información en otras dimensiones del paciente\, como es su rango etario.
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LOCATION:Laboratorio 5
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