CONFERENCIA CARLOS MALDONADO 2

INNOVACION Y COMPLEJIDAD

Resumen y contextualizacion conferencia No. 1 :

Complejidad: Contiene o conduce sorpresa
Impredecible
Sistema abierto

Innovacion: No hay jerarquia ni centralidad
Resolver Problemas
Son temas bilogicos/ sistemas vivos

Innovacion incremental = produce baja sorpresa
Innovacion Radical= eminente/ factor de sorpresa alto


DOS TIPOS DE PROBLEMAS

Indecibles = no se pueden resolver ( la vida, el conocimiento y el medio ambiente)
Decidibles = P Y N/P
+
Faciles: irrelevantes- se resuelven en tiempo polinomia
Dificiles: no se abordan o resuelven en tiempo polinomial

A partir de este resumen empezamos con el tema de la conferencia No. 2:

MODELO - Modelacion = vida real / sistema real
Simulacion = computador

Se amplia el concepto de innovar el cual se refiere a optimizar este visto desde tres opticas:

LOCAL - Innovacion incremental -PARCIAL (Heuristica)
GLOBAL-Metaheuristica

Se entiende como Heuristica a la capacidad de un sistema para realizar una forma inmediata.

Metaheuristica se refiere a un metodo heuristico para resolver un problema computacional.

(La teoria matematica de la complejidad se basa en funciones, formas y estructura)


Metodos modernos de la heuristica:

• Programacion genteica
• Redes neuronales
• Sistemas difusos (metodos contemporaneos)

Tecnicas de optimizacion local:

• Sistemas estocasticos ( son conceptos de probabilidad)

Metodos de optimizacion global:

• Computacion Bio-inspirada (sistemas vivos)
• Mineria de datos: inteligencia colectiva - ciencia de la complejidad

Metaheuristicas:

• Distinccion entre problemas decidibles e indecidibles
• Soluciones individuales
• Problemas basados en poblaciones
• Optimizacion multiobjetivo
• Problemas globales
• Polinomial = si / no
• Paralelos

Complejidad de los algoritmos esta basada en tiempo y espacio que se traduce a los pasos para resolver un problema.

Complejidad de los problemas se basan en dos:

• Problemas tratables: existe tiempo polinomial al resolver
• Problemas Intratables: no hay tiempo polinomial

Teoria de la complejidad de problemas es igual a la respuesta si y no (terminos de decision)

Metodos de optimizacion: se divide en metodos exactos - aproximados

Aproximados : algoritmos heuristicos / metaheuristicos / problemas especificos

Que es lo Computable?

• podemos saber -decir- decidir : lo que se puede solucionar

Para concluir se puede decir que:

Innovacion y conocimiento :

• Hacer la vida mas posible
• Ganar grados de libertad
• Retroceder a los controles y las jerarquias rigidas
• Creer en los controles locales y centros dinamicos
• Trabajar en un mundo pequeño y redes complejas

Innovacion y estetica: (en otros terminos armonio)

• No se puede controlar o predecir
• Ciencia no trabaja con argumentos conclusivos pero no se desechan