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dc.contributor.advisorIglesias Prieto, Andrés 
dc.contributor.advisorGálvez Tomida, Akemi 
dc.contributor.authorÁvila Torres, Andreina
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2017-11-22T10:07:36Z
dc.date.available2022-09-29T23:41:07Z
dc.date.issued2017-09-29
dc.identifier.otherTIN2006-13615es_ES
dc.identifier.otherTIN2012-30768es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/12364
dc.description.abstractABSTRACT: This PhD thesis is focused on the application of a powerful metaheuristics belonging to the family of the artificial immune systems and called clonal selection algorithm (ClonalG) to solve the free-form curve and surface reconstruction problem with both local-support and global-support functions from clouds of noisy data points. Our methodology has been applied to solve this problem in several relevant cases, such as polynomial and rational Bézier and B-spline curves and surfaces in both the parametric and the explicit cases. Our methods can be applied to sets of data points subjected to noise, irregular sampling and other artifacts typically found in real-world applications. Other relevant contribution is the hybridization of the ClonalG algorithm with local search techniques to enhance the efficiency of the optimization process. This thesis work has led to several publications in relevant JCR-indexed journals (Q1 and Q2) as well as in prestigious international conferences in the field.es_ES
dc.description.abstractRESUMEN: Esta tesis se centra en la aplicación del algoritmo de selección clonal, ClonalG (una potente metaheurística englobada dentro de los llamados sistemas immunitarios artificiales), para resolver el problema de la reconstrucción de curvas y superficies de forma libre mediante funciones de soporte global y de soporte local a partir de nubes de puntos dato ruidosos. La metodología ha sido aplicada a resolver este problema en los casos relevantes de curvas y superficies de Bézier y B-splines, tanto polinomiales como racionales, y tanto en su versión paramétrica como explícita. Nuestros métodos pueden ser aplicados a nubes de puntos dato afectados por ruido, muestreado irregular y otros problemas típicos en aplicaciones del mundo real. Otra contribución relevante es la hibridación del algoritmo ClonalG con otras técnicas de búsqueda local para mejorar la eficiencia de la optimización. La tesis viene avalada por un buen número de publicaciones en revistas relevantes (Q1 y Q2) del JCR, así como en congresos internacionales de referencia en su campo.es_ES
dc.description.sponsorshipThe work presented in this thesis has been financially supported by two research projects from the National Program of Research, Development and Innovation: • the project from the National Program of Computer Science entitled “Artificial Intelligence for Geometric Modeling and Computer Graphics” (Ref. TIN2006-13615), of the Direcci´on General de Investigaci´on of the Spanish Ministry of Science and Education. • the project from the National Program of Computer Science entitled “Metaheuristics for Automatic Reconstruction of Free-Form Curves and Surfaces for Reverse Engineering” (Ref. TIN2012-30768), of the Direcci ´on General de Investigaci´on of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness.es_ES
dc.format.extent249 p.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherMetaheurísticaes_ES
dc.subject.otherSistemas inmunes artificialeses_ES
dc.subject.otherAlgoritmo de selección clonales_ES
dc.subject.otherReconstrucción de curvas y superficieses_ES
dc.subject.otherMetaheuristicses_ES
dc.subject.otherArtificial immune systemses_ES
dc.subject.otherClonal selection algorithmes_ES
dc.subject.otherCurve and surface reconstructiones_ES
dc.titleInmunological-based metaheuristic techniques for free-form curve and surface reconstructiones_ES
dc.title.alternativeTécnicas metaheurísticas de base immnunológica para la reconstrucción de curvas y superficies de forma librees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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