Zobrazeno 1 - 10
of 59
pro vyhledávání: '"Alejandro Merchán"'
Autor:
Javier Alexis Abdor-Sierra, Emmanuel Alejandro Merchán-Cruz, Ricardo Gustavo Rodríguez-Cañizo, Dmitry Pavlyuk
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 18, Iss , Pp 101074- (2023)
This paper presents a comparison of three binary heuristic algorithms - Particle Swarm Optimization (BPSO), Differential Evolution (BDE), and a Genetic Algorithm (GA) - under two asset allocation approaches to obtain optimal deployment combinations o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a0cb10146724c8290b5790aaa10a188
Autor:
Javier Alexis Abdor-Sierra, Emmanuel Alejandro Merchán-Cruz, Ricardo Gustavo Rodríguez-Cañizo
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 16, Iss , Pp 100597- (2022)
In this paper, a comparison in the performance of metaheuristic algorithms was performed for solving the inverse kinematics problem of redundant robot manipulators. First, a review of several popular metaheuristic techniques and their variants was ma
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa8c17646be14728a6c3bc6c3d966515
Autor:
Derlis Hernández-Lara, Ricardo Gustavo Rodríguez-Cañizo, Emmanuel Alejandro Merchán-Cruz, Álvaro Marcos Santiago-Miguel, Emmanuel Tonatihu Juárez-Velázquez, Carlos Alfonso Trejo-Villanueva
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 13, Iss , Pp 100322- (2022)
This paper applies a methodology based on the design and topological optimisation of composite materials using metaheuristic algorithms. Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution (DE) algorithms are used to determine the appropriate para
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/11fe09a0fcd741fab49ae6317564ba80
Publikováno v:
Energies, Vol 15, Iss 21, p 7898 (2022)
One of the main challenges faced by floor treatment service robots is to compute optimal paths that completely cover a set of target areas. Short paths are of noticeable importance because their length is directly proportional to the energy used by t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2af5e6c22a5a4c61a898417b7e41e617
Publikováno v:
Sensors, Vol 22, Iss 20, p 7750 (2022)
In this paper, a Deep Reinforcement Learning (DRL)-based approach for learning mobile cleaning robot navigation commands that leverage experience from expert demonstrations is presented. First, expert demonstrations of robot motion trajectories in si
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8ac990aa1b8947f6b1c1e58a0a85144f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of the American Veterinary Medical Association. :1-3
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::cb8c5517321f287dd798a6568ac4717b
https://doi.org/10.2460/javma.23.02.0075
https://doi.org/10.2460/javma.23.02.0075
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ricardo Gustavo Rodríguez-Cañizo, Luis Héctor Hernández-Gomez, Ariel Fuerte-Hernández, Emmanuel Alejandro Merchán-Cruz, Alejandro González-Rebatu, Pedro Alejandro Tamayo-Meza
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 78, Pp 73-79 (2016)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/70dce31aa40a41c8afa4d11f500fd765