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dc.contributor.advisorGurrutxaga Goikoetxea, Ibai ORCID
dc.contributor.authorMalo Delgado, Aitor
dc.contributor.otherF. INFORMATICA
dc.contributor.otherINFORMATIKA F.
dc.date.accessioned2023-11-28T17:02:19Z
dc.date.available2023-11-28T17:02:19Z
dc.date.issued2023-11-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/63209
dc.description.abstractEste proyecto se basa en la búsqueda de la estrategia de carrera óptima para un circuito y un piloto en particular dentro de un simulador de Fórmula 1. Se recogen datos del simulador y se definen los factores que influyen al definir una estrategia de carrera. Con esta información se utilizan técnicas de aprendizaje supervisado para analizar y predecir el comportamiento del coche en cualquier escenario y se implementa un optimizador genético a la hora de encontrar la combinación de parámetros que complete la carrera en el menor tiempo posible. Los resultados son satisfactorios tras ser evaluados introduciendo los parámetros de las soluciones en el simulador y comparando las estrategias obtenidas con las utilizadas en la realidad
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titleOptimización de parámetros de carrera en la Fórmula 1 utilizando algoritmos genéticoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.date.updated2023-01-27T09:23:56Z
dc.language.rfc3066es
dc.rights.holder©2023, el autor
dc.contributor.degreeInformatika Ingeniaritzako Gradua
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Informática
dc.identifier.gaurregister128705-895576-05
dc.identifier.gaurassign147996-895576


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