A Sociocybernetics Data Analysis Using Causality in Tourism Networks

The aim of this paper is to propose a mathematical model to determine invariant sets, set covering, orbits and, in particular, attractors in the set of tourism variables. Analysis was carried out based on a pre-designed algorithm and applying our interpretation of chaos theory developed in the context of General Systems Theory. This article sets out the causal relationships associated with tourist flows in order to enable the formulation of appropriate strategies. Our results can be applied to numerous cases. For example, in the analysis of tourist flows, these findings can be used to determine whether the behaviour of certain groups affects that of other groups and to analyse tourist behaviour in terms of the most relevant variables. Unlike statistical analyses that merely provide information on current data, our method uses orbit analysis to forecast, if attractors are found, the behaviour of tourist variables in the immediate future.

Simulación de procesos químicos (curso 2011-2012)

Apuntes en formato html que incluyen los siguientes temas de la parte de simulación en la asignatura «simulación y optimización de procesos químicos» TEMA 1. Introducción 1.1 Introducción. 1.2 Desarrollo histórico de la simulación de procesos. Relación entre simulación optimización y síntesis de procesos. 1.3 Tipos de simuladores: Modular secuencial. Modular simultáneo. Basada en ecuaciones. TEMA 2. Simulación Modular Secuencial 2.1 Descomposición de diagramas de flujo (flowsheeting) 2.2 Métodos basados en las matrices booleanas Localización de redes cíclicas máximas. Algoritmo de Sargent y Westerberg. Algoritmo de Tarjan. 2.3 Selección de las corrientes de corte: 2.3.1 Caso general planteamiento como un "set-covering problem" (algoritmo de Pho y Lapidus) 2.3.2 Número mínimo de corrientes de corte (algoritmo de Barkley y Motard) 2.3.3 Conjunto de corrientes de corte no redundante (Algoritmo de Upadhye y Grens) TEMA 3. Simulación Modular Simultánea 3.1 Efecto de las estrategias tipo cuasi Newton sobre la convergencia de los diagramas de flujo. TEMA 4. Simulación Basada en Ecuaciones 4.1 Introducción. Métodos de factorización de matrices dispersas. Métodos a priori y métodos locales. 4.2 Métodos locales: Criterio de Markowitz. 4.3 Métodos a priori: 4.3.1 Triangularización por bloques: a. Base de salida admisible (transversal completo). b. Aplicación de los algoritmos de Sargent y Tarjan a matrices dispersas. c. Reordenación. 4.3.2 Transformación en matriz triangular bordeada. 4.4 Fase numerica. Algoritmo RANKI 4.5 Comparación entre los diferentes sistemas de simulación. Ventajas e Inconvenientes. TEMA 5. Grados de libertad y variables de diseño de un diagrama de flujo 5.1 Teorema de Duhem y regla de las fases 5.2 Grados de libertad de un equipo 5.3 Grados de libertad de un diagrama de flujo 5.4 Elección de las variables de diseño.

Desarrollo cultural en las organizaciones: un modelo de estudio basado en la Grounded Theory

La cultura organizacional se configura a partir de la interrelación de los procesos de apropiación de la filosofía, la pertenencia, la adaptación, la satisfacción y el liderazgo compartidos por un grupo. Este conjunto de categorías puede ser reconocido mediante el uso de una matriz que incluye en su estructura subcategorías o conceptos y un conjunto de propiedades observables en el público interno. El presente artículo tiene por objetivo describir un modelo de estudio construido a partir de la Grounded Theory o Teoría Fundamentada que nos permita comprender el desarrollo cultural de las organizaciones. El estudio de caso se realizó en una compañía líder en Europa del sector de la distribución.

Algorithm for the detection of outliers based on the theory of rough sets

Outliers are objects that show abnormal behavior with respect to their context or that have unexpected values in some of their parameters. In decision-making processes, information quality is of the utmost importance. In specific applications, an outlying data element may represent an important deviation in a production process or a damaged sensor. Therefore, the ability to detect these elements could make the difference between making a correct and an incorrect decision. This task is complicated by the large sizes of typical databases. Due to their importance in search processes in large volumes of data, researchers pay special attention to the development of efficient outlier detection techniques. This article presents a computationally efficient algorithm for the detection of outliers in large volumes of information. This proposal is based on an extension of the mathematical framework upon which the basic theory of detection of outliers, founded on Rough Set Theory, has been constructed. From this starting point, current problems are analyzed; a detection method is proposed, along with a computational algorithm that allows the performance of outlier detection tasks with an almost-linear complexity. To illustrate its viability, the results of the application of the outlier-detection algorithm to the concrete example of a large database are presented.