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LIONsolver

LIONsolver es un software integrado para minería de datos , inteligencia empresarial , análisis y modelado , y un enfoque de inteligencia empresarial reactiva . [ 1 ] También es...

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LIONsolver es un software integrado para minería de datos , inteligencia empresarial , análisis y modelado , y un enfoque de inteligencia empresarial reactiva . [ 1 ] También está disponible una versión sin fines de lucro llamada LIONoso .

LIONsolver se utiliza para construir modelos, visualizarlos y mejorar los procesos empresariales y de ingeniería.

Es una herramienta para la toma de decisiones basada en datos y modelos cuantitativos, y puede conectarse a la mayoría de las bases de datos y programas externos.

El software está totalmente integrado con la plataforma de inteligencia empresarial Grapheur y está destinado a usuarios más avanzados.

Descripción general

LIONsolver se basa en los principios de investigación de la Optimización por Búsqueda Reactiva [ 2 ], que aboga por el uso de esquemas de autoajuste que actúan mientras se ejecuta un sistema de software. El Aprendizaje y la Optimización Inteligente se refieren a la integración de esquemas de aprendizaje automático en línea en el software de optimización, de modo que este sea capaz de aprender de sus ejecuciones anteriores y de la retroalimentación humana. Un enfoque relacionado es el de la Programación por Optimización [ 3 ] , que proporciona una forma directa de definir espacios de diseño que involucran la Optimización por Búsqueda Reactiva, y el de la Búsqueda Autónoma [ 4 ], que aboga por la adaptación de algoritmos de resolución de problemas.

La versión 2.0 del software se lanzó el 1 de octubre de 2011, y además de Windows, también es compatible con los sistemas operativos Unix y Mac OS X.

Los componentes del modelo incluyen redes neuronales, polinomios, regresión bayesiana ponderada localmente, agrupamiento k-means y mapas autoorganizados. Se ofrece una licencia académica gratuita para uso no comercial y en el aula.

La arquitectura de software de LIONsolver [ 5 ] permite la optimización multiobjetivo interactiva , con una interfaz de usuario para visualizar los resultados y facilitar el análisis de la solución y el proceso de toma de decisiones. La arquitectura permite extensiones específicas para cada problema y es aplicable como herramienta de postprocesamiento para todos los esquemas de optimización con varias soluciones potenciales diferentes. Cuando la arquitectura se acopla estrechamente a un método específico de resolución de problemas u optimización, se pueden desarrollar esquemas interactivos eficaces en los que el responsable de la decisión final participa en el proceso. [ 6 ]

El 24 de abril de 2013, LIONsolver recibió el primer premio del Michael J. Fox Foundation – Kaggle Parkinson's Data Challenge, un concurso que aprovecha "la sabiduría colectiva" para beneficiar a las personas con la enfermedad de Parkinson . [ 7 ]

Véase también

Referencias

  1. ^ Battiti, Roberto; Mauro Brunato; Franco Mascia (2008). Búsqueda reactiva y optimización inteligente . Springer Verlag . ISBN 978-0-387-09623-0.
  2. ^ Battiti, Roberto; Gianpietro Tecchiolli (1994). «La búsqueda tabú reactiva» (PDF) . Revista ORSA de Informática . 6 (2): 126– 140. doi : 10.1287/ijoc.6.2.126 .
  3. ↑ Holger, Hoos (2012). "Programación mediante optimización" . Communications of the ACM . 55 (2): 70– 80. doi : 10.1145/2076450.2076469 .
  4. ^ Youssef, Hamadi; E. Monfroy; F. Saubion (2012). Búsqueda Autónoma . Nueva York: Springer Verlag . ISBN 978-3-642-21433-2.
  5. ↑ Battiti, Roberto; Mauro Brunato (2010). Aprendizaje y optimización inteligente [ Actas de Aprendizaje y Optimización Inteligente LION 4, 18-22 de enero de 2010, Venecia, Italia. ] (PDF) . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6073. pp. 232–246 . doi : 10.1007/978-3-642-13800-3 . ISBN   978-3-642-13799-0.
  6. ↑ Battiti, Roberto; Andrea Passerini (2010). "Optimización multiobjetivo evolutiva cerebro-computadora (BC-EMO): un algoritmo genético que se adapta al responsable de la toma de decisiones" (PDF) . IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 14 (15): 671– 687. doi : 10.1109/TEVC.2010.2058118 .
  7. ↑ "Un método de aprendizaje automático aplicado a datos de teléfonos inteligentes obtiene el primer premio de 10 000 dólares en el concurso de datos sobre la enfermedad de Parkinson de la Fundación Michael J. Fox . MJFF. 24 de abril de 2013.
  • Sitio web oficial sin ánimo de lucro de LIONsolver