Evolución de los factores de riesgo dinámicos en función del historial delictivo de menores infractores de la Comunidad de Madrid

En el momento actual nos encontramos desde el ámbito de la justicia juvenil, con la necesidad de mejorar las estrategias de abordaje que permitan minimizar el riesgo de conductas desviadas futuras, contribuyendo de este modo a la disminución de la delincuencia futura y su victimización asociada. Una de las formas en que podemos enmarcar mejor su situación es a través del criterio de la reincidencia delictiva y su valoración, y ello conlleva conocer muy bien todos aquellos factores estáticos o dinámicos que se asocian a la misma. De este modo, no sólo podremos valorar la posibilidad de reincidencia, si no que estaremos en disposición de influir sobre aquellos factores dinámicos, susceptibles de modificación mediante la intervención que se plantee, haciendo que ésta sea más eficaz y eficiente, ajustándonos así a un modelo de justicia juvenil moderno y más actualizado (Graña, Garrido y González, 2007). Sobre la etiología de la conducta delictiva y su explicación causal, han sido multitud las corrientes teóricas y autores que han planteado diferentes planteamientos y clasificaciones para describir el fenómeno de la delincuencia juvenil. En primer lugar debemos tener en cuenta que las conductas desviadas, e incluso antisociales, aparecen en la gran mayoría de adolescentes, configurando un aspecto evolutivo que se ha llegado a considerar pasajero, diferenciándose claramente dos grupos de entre estos menores, los que llevan a cabo comportamientos antisociales circunscritos a la adolescencia y aquellos cuyos comportamientos antisociales persisten tras esta etapa (Frick, 2006; McLeod, Grove y Farrington, 2012; Moffit, 1993;1997). Algunas clasificaciones han tenido en cuenta aspectos basados en la conducta delictiva (infractores vs. no infractores o según la tipología delictiva), otras se han basado en los síntomas clínicos o las clasificaciones diagnósticas, o han tenido en cuenta los rasgos de personalidad (Eysenck, 1964; Frick, 2006; Lykken, 1995; Millon, 1993; Quay, 1995)...

El control de sistemas dinámicos caóticos en economía: una aplicación a las reglas de política monetaria

Esta tesis vincula el estudio de los sistemas dinámicos caóticos con la teoría del control para explorar la relación que existe entre los métodos de control del caos y las reglas de política monetaria. En ambos casos está presente un objetivo estabilizador; de una parte, los métodos de control del caos buscan corregir movimientos irregulares estabilizando alguna de las orbitas periódicas inestables que se encuentran en un atractor extraño, esto es, llevar al sistema de un comportamiento caótico a un comportamiento regular; mientras que en economía, los policy maker fijan una meta para las variables objetivo de política y buscan que el valor fijado coincida con el valor observado. La forma con la cual se estabiliza es a través del empleo de reglas de control realimentado que operan reduciendo la diferencia entre el valor observado para la variable y su valor fijado, empleando para ello un instrumento de control. Así, las reglas de control de sistemas dinámicos caóticos y las reglas de política tienen como objetivo que el sistema en el cual sean aplicadas tenga un comportamiento deseado. Buscamos aplicar en esta tesis las técnicas de control de los sistemas dinámicos caóticos, en particular, el método OGY de control del caos, al diseño de reglas de política monetaria para comprobar su potencial estabilizador en las variables económicas. Pretendemos mostrar que el caos se puede controlar y que los métodos desarrollados para su control pueden servir de herramientas prácticas para la elaboración de políticas de estabilización. El método que empleamos aquí se puede aplicar en cualquier sistema dinámico que presente comportamiento caótico...

Sistemas integrables discretos, polinomios matriciales ortogonales y problemas de Riemann-Hilbert

El propósito de esta tesis doctoral es el estudio de la conexión, mediante el problema de Riemann-Hilbert, entre sistemas discretos y la teoría de polinomios matriciales ortogonales. La investigación de los modelos integrables se originó en la Mecánica Clásica, en relación a la resolución de las ecuaciones de Newton [2]. Los trabajos de Liouville, Hamilton, Jacobi y otros sentaron las bases de los sistemas integrables como prototipos modelos resolubles por cuadraturas, v.g., por integración directa [7]. Hay una cantidad importante de investigación dedicada a los aspectos geométricos de los sistemas clásicos integrables y superintegrables [66], [82], especialmente en relación a la separación de variables de la ecuación de Hamilton-Jacobi [75]. Fue la aplicación, en la segunda mitad del siglo pasado, de la transformada espectral inversa para la resolución del problema de Cauchy de la ecuación de Korteweg-de Vries [42, 43] la que marcó el inicio de una nueva etapa en este campo, el del estudio de sistemas integrables con un número infinito de grados de libertad, que generalmente se expresan en términos de jerarquías de ecuaciones no lineales en derivadas parciales. Particularmente reseñable, por su aplicación en la hidrodinámica y en la óptica cuántica, es la aparición de las soluciones a un número de solitones arbitrario. En las últimas tres décadas ha habido un importante interés por el estudio de modelos discretos, v.g., sistemas dinámicos de nidos en un retículo de puntos, y expresados en términos de ecuaciones no lineales en diferencia parciales. Muchas de las técnicas encontradas en el mundo continuo se extendieron a este nuevo contexto discreto. Hay dos razones fundamentales para este interés...

Simulación de misiones de rescate con robots

Este proyecto consiste en el desarrollo de un sistema para simular misiones de rescate usando equipos de robots donde cada robot tiene sus propios objetivos y debe coordinarse con el resto de sus compañeros para realizar con existo la misión de rescate en escenarios dinámicos. El escenario se caracteriza por contener: - Agentes Robot: son las entidades del sistema encargado de tareas relacionadas con el rescate, como por ejemplo, explorar el terreno o rescatar a una víctima. Se organizan de forma jerárquica, esto es, hay un jefe encargado de asignar tareas a los demás robots, que serán subordinados. - Víctimas: son los objetivos a rescatar en la misión. Tienen una identificación, una localización y una esperanza de vida. -Obstáculos: delimitan una zona por la que el robot no puede pasar. Simulan la existencia de paredes, rocas, árboles…, es decir, cualquier tipo de estructura existente en un escenario real. - Zona segura: marca un punto del mapa adonde los robots moverán a las víctimas en el rescate. Representa lo que en un rescate real sería un campamento u hospital. El sistema permite: - Crear y gestionar escenarios de simulación - Definir equipos de robots con diferentes miembros, diferentes objetivos y comportamientos. - Definir modelos organizativos en los equipos y estrategias de coordinación. - Realizar los objetivos individuales y de grupo para salvar a las víctimas llevándolas al sitio seguro esquivando los obstáculos. - Realizar experimentos de simulación: probar distintas configuraciones de equipo con un número variable de robots, varias víctimas en lugares diferentes y escenarios independientes. Se ha partido del proyecto ROSACE(Robots et Systèmes AutoCommunicants Embarqués / Robots y sistemas embebidos autocomunicantes), que está construido sobre la herramienta ICARO, que es una Infraestructura Ligera de Componentes Software Java basada en Agentes y Recursos y Organizaciones para el desarrollo de aplicaciones distribuidas. El punto de partida ya implementaba una versión preliminar del proyecto capaz de organizar objetivos entre los robots y que consigan ir a la localización objetivo. El presente proyecto utiliza el patrón arquitectónico de ROSACE y parte de su infraestructura pero desarrolla un sistema original con nuevas herramientas para definir y gestionar escenarios, disponer de un modelo más realista del comportamiento de los robots y controlar el proceso de simulación para incluir posibles fallos de los robots y para el estudio individual y colectivo de los miembros de los equipos.