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A course project on machine learning(Text and Image classification)

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TP 5 (Examen Final) Este trabajo práctico propone resolver problemas del Benchmark DTLZ propuesto por Deb, Thiele, Laumanns y Zitzler (http://www.tik.ee.ethz.ch/sop/publicationListFiles/dtlz2002a.pdf) utilizando un algoritmo evolutivo multiobjetivo (Multi-Objective Evolutionary Algorithm - MOEA) de su preferencia, para el caso Many-Objective - MaOP, es decir, cuando el número de objetivos es al menos 4. Por ejemplo, puede optar por implementar el SPEA, SPEA2, NSGA, NSGA-II, o cualquier otro que escoja o decida proponer, debidamente optimizado para resolver problemas MaOP. Solo se verificará la capacidad de resolver el problema DTLZ 2, con 4 y 8 objetivos, con una variable de decisión x (variable independiente) de dimensión 20. Enlaces de Referencia: http://people.ee.ethz.ch/~sop/download/supplementary/testproblems/dtlz2/index.php AYUDA: Se podrán verificar los resultados utilizando el entorno jMetal (http://jmetal.sourceforge.net/)

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Demonstrates how to use Netmobo and the FeeFactor API to implement aggregated purchases in your app using prepaid accounts. This demo is an Android application.