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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Eric Brandwein y Agustín Sansone
DESCRIPTION:Título: Sobre la thinness de árboles y otras clases de grafos\nDirectora: Flavia Bonomo\nCo-directora: Carolina Lucía Gonzalez\nJurados: Verónica Becher y Moysés Sampaio \nResumen:\nLa thinness de un grafo es un parámetro de anchura que generaliza\nalgunas propiedades de grafos de intervalo\, los cuales son\nexactamente los grafos con thinness uno. Muchos problemas\nNP-completos pueden ser resueltos en tiempo polinomial para grafos\nde thinness acotada\, dada una representación adecuada. En este\ntrabajo presentamos una algoritmo constructivo con complejidad\ntemporal O(n.log(n)) para computar la thinness de un árbol dado\,\njunto a una solución óptima consistente (orden y partición).\nUtilizamos resultados intermedios de esta construcción para\nmejorar cotas conocidas de thinness en árboles para algunos casos.\nTambién mostramos la thinness exacta the los grafos corona\, y\ndamos una cota superior para la thinness de otras clases de grafos\n(incluyendo grafos grilla). Finalmente\, proponemos algunas\nheurísticas para construir una solución consistente para algunos\ngrafos más generales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Agustín Montero
DESCRIPTION:Título: Modelos y algoritmos basados en programación lineal entera para problemas de ruteo de vehículos \nDirectores: Dra. Isabel Méndez-Díaz y Dr. Juan José Miranda Bront \nJurado: \nDra. Valentina Cacchiani (Universidad de Bologna)\, \nDr. Javier Marenco (Universidad de Buenos Aires / Universidad Nacional General Sarmiento)\, \nDr. Daniel Negrotto (Mercado Libre) \nLink a streaming: https://youtu.be/0YxyEqxfYW4 \nAbstract:\nEn esta tesis se abordan variantes de uno de los problemas más importantes en el área del transporte\, conocido como el Problema de Ruteo de Vehículos (VRP)\, a través de métodos basados en Programación Lineal Entera (ILP). El VRP consiste en determinar un conjunto de rutas de costo mínimo para una flota de vehículos que deben visitar exactamente una vez a determinados clientes\, comenzando y finalizando sus recorridos en un único depósito\, y satisfaciendo una restricción de capacidad. \nLa primera variante abordada es el VRP con Pickups and Deliveries (VRPPD)\, en la cual se consideran precedencias 1-a-1 entre los clientes. La investigación se centra en estudiar la factibilidad de utilizar modelos basados en ILP heurísticamente\, como parte de un algoritmo de búsqueda local\, para explorar espacios de búsqueda grandes a fin de mejorar soluciones de una calidad media o alta. Se obtienen muy buenos resultados\, mostrando que el desarrollo tiene potencial para ser utilizado en la práctica. \nLa segunda variante contempla una generalización de la versión mono-vehículo del VRP sin capacidades\, conocida como Problema del Viajante de Comercio (TSP). En esta versión denominada TDTSPTW se incluyen ventanas de tiempo y se incorpora variabilidad en los tiempos de viaje entre dos clientes que permite capturar la congestión y su potencial impacto en la práctica. Se desarrolla un algoritmo exacto siguiendo un esquema Branch-and-Cut\, que es evaluado en instancias de prueba. A nuestro saber y entender\, esta fue una de las primeras comparaciones exhaustivas de enfoques exactos para el TDTSPTW\, donde resultados obtenidos mejoraron los de la literatura. \nFinalmente\, la tercera variante estudiada se denomina TSP-rd e incorpora fechas de disponibilidad para modelar el tiempo en el que cada uno de los productos llegan al depósito. Se dispone de un único vehículo que puede realizar múltiples rutas y que en todo momento debe decidir si conviene esperar a que lleguen más productos al depósito\, o si es mejor comenzar el recorrido para entregar aquellos que ya están disponibles. El objetivo es minimizar el tiempo de finalización. Se propone un nuevo algoritmo basado en ILP que demuestra ser mejor que el estado del arte. Adicionalmente\, se adapta el modelo a otras variantes de TSP-rd y se explora el comportamiento en nuevas instancias de prueba. Hasta donde sabemos\, es el mejor modelo exacto para el problema.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-doctorado-agustin-montero/
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Cristian Galli
DESCRIPTION:Título: Estrategias de Muestreo para Representaciones Implícitas de Modelos 3D con Redes Neuronales\nDirector: Emmanuel Iarussi\nJurados: Vanina Martinez y Daniel Acevedo \nResumen:\nRecientemente\, algunos desarrollos en el área de Machine Learning han demostrado el gran potencial que poseen las redes neuronales para realizar tareas sobre superficies y sólidos 3D. En particular\, esta tesis de Licenciatura en Ciencias de la Computación se enmarca en el contexto de trabajos que proponen la utilización de redes neuronales para la representación de formas tridimensionales\, sustentadas en una formulación implícita de geometrías denominada Función de Distancia con Signo (SDF). Comparadas con otros métodos tradicionales como las mallas de triángulos\, estas representaciones permiten evaluar trivialmente la pertenencia de un punto a la superficie\, a la vez que reducen significativamente el número de parámetros a almacenar. Sin embargo\, las SDF neuronales son muy sensibles a la estrategia de muestreo utilizada durante el entrenamiento\, y su performance empeora cuando se intentan aproximar formas intrincadas o topológicamente complicadas. Existe un fuerte compromiso entre la cantidad de parámetros de la red y la calidad de las reconstrucciones. Si bien aumentar el tamaño de la red neuronal permite capturar mejor los detalles\, esto también incrementa su tamaño en memoria por lo que disminuye la tasa de compresión. La hipótesis de este trabajo se basa en que es posible escapar de esta dicotomía si se seleccionan adecuadamente las muestras durante el proceso de entrenamiento. En esta tesis se exploran y se evalúan diferentes algoritmos de muestreo para la obtención de rasgos representativos de mallas 3D\, con el fin de mejorar la calidad de las reconstrucciones
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-cristian-galli/
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