ACO (algoritmo de colonia de hormigas) es una metaheurística inspirada en el comportamiento de las colonias de hormigas para solucionar problemas de optimización combinatoria, por medio de la utilización de agentes computacionales simples que trabajan de manera cooperativa y se comunican mediante rastros de feromonas artificiales. En este trabajo se presenta un modelo para resolver el Problema clásico de optimización 'Problema del Agente viajero' (TSP Travelling Salesman Problem).

En Ciencias de la Computación el reconocimiento de dígitos escritos a mano en imágenes digitales es de suma importancia, ya que a partir de esto, se pueden hacer distintas tareas, entre las que destacan el reconocimiento y reconstrucción de caracteres. Los algoritmos de clasificación tienen la capacidad de recuperar en su totalidad patrones aprendidos a partir de patrones de entrada, en este caso se utiliza como patrones de entrada los dígitos manuscritos de la Base de Datos del MNIST. En el presente trabajo se presenta la aplicación (Base de Datos del MNIST) de los algoritmos de clasificación de dígitos como parte aplicativa en el campo del Reconocimiento de Patrones, se hace una comparación entre la performance de los algoritmos de clasificación: SVM, Distancia Euclidiana, Vecino más cercano, J48. Los resultados demostraron que el clasificador SVM es el más eficiente para ...