Carlos Maldonado

- P y N-P Complexity: Es mas fácil encontrar una solución que verificar.

· NP= Cómo se verifica el problema.
· P= Cómo hago para encontrar una solución.

- Problemas:

· P = N-P.
· P CN-P
· P ≤ N-P.
· P ‡ N-P .

- Métodos modernos de heurísticas:

· Fuzey Systems.
· Neural Networks.
· Genetic Programming.

- Técnicas:

· Hill Climbing.
· Simulated.
· Algoritmos evolutivos.

- Métodos de optimización Global:

· Problemas de combinación compleja.
· Heurísticas: + Funciona con pruebas especificas.
+ Busca buenas soluciones.
· Uso de los hábitats animales.

- Simulación de modelos:

· Incorporar ciencias complejas.
· Incorporar comportamientos animales.

- Metaheuristicas:
- Metaheurísticas:

· Single solution based.
· Population based.
· Metaheuristics.
· Hibrid metaheuristics.
· Paralell metaheuristics.

- Distinción entre los problemas decidibles e in-decidibles.
* No trabajar: puntual, lineal y secuencialmente.


------MAPA CONCEPTUAL-------


- Si o No= Problemas de decisión: son vías de tecnología para resolver problemas.


------MAPA CONCEPTUAL-------


- Metaheureisticas:


· Metaheurísticas.
· Híbridas.
· Polinomial.
· Paralelas.

- Computable:
· Lo que podemos saber.
· Lo que podemos conocer.
· Lo que podemos decir.
· Las cosas sobre las que podemos decidir.
· NO las cosas que podemos hacer.


- Nuevos problemas de computación:

- Nuevos problemas de computación:


· Conversations.
· Numbering.
· Proves.
· Finite time.
· Infinite time.
· Continuos time.
· Discrete time.


- El mundo actual implica dos herramientas:

· Pompas de intuición.
+ Imaginación.
+ Pensamiento.
+Lógicas no clásicas.

· Computador.
+ Redes sociales.

- Existen múltiples sistemas lógicos de innovación y complejidad.
- Innovación y conocimiento son una misma cosa.
· Manera de hacer la vida cada vez mas posible en términos P y NP.
· Ganar grados de libertad. Los amplía.
· Empujar las fronteras del conocimiento.

- Respeto al conocimiento = respeto a la innovación.
- En la complejidad no se piensa en términos globales.

- Innovación y estética:

· La ciencia ya no es ciencia de control y/o predicción.
· Se busca un objeto incontrolable, impredecible, etc., lo que logra la innovación.
· La ciencia genera armonía.