906 resultados para Algoritmos computacionales


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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) U.A.N.L.

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Durante los últimos años, y debido a la gran demanda del transporte por ferrocarril, se están construyendo nuevas líneas así como mejorando otras ya existentes, para poder dar cabida a trenes más veloces que hagan disminuir el tiempo del trayecto. Las estructuras para ferrocarril de alta velocidad están sometidas a acciones dinámicas elevadas, ya que al efecto clásico de la carga (aislada) móvil se viene a sumar la resonancia que se manifiesta para velocidades por encima de 220 km/h. Es por ello que, cuando se va construir una nueva estructura o reacondicionar una ya existente, sea necesario realizar un profundo análisis mediante técnicas numéricas de cálculo dinámico con modelos de elementos finitos o mediante modelos analíticos o semianalíticos. El hecho de analizar mediante técnicas complejas (como pueden ser modelos tridimensionales de elementos finitos) todas y cada una de las estructuras de una línea ya existente, puede acarrear un coste no asumible de tiempo y dinero. Así pues, mediante este trabajo, el autor ha desarrollado algoritmos computacionales para poder realizar un análisis preliminar mediante modelos más sencillos, y sesgar así el número de casos que requieren un análisis más complejo. En el presente documento se expone toda la base matemática necesaria para el desarrollo de dichos programas, como son la descomposición modal, las soluciones analíticas de la respuesta de una estructura hiperestática (puentes continuos y pórticos intraslacionales) ante cargas móviles o la interacción vehículo-estructura. Finalmente se muestran los resultados y conclusiones obtenidos de un análisis que se ha llevado a cabo con las herramientas computacionales desarrolladas, ya mencionadas anteriormente, en un total de 77 estructuras semienterradas reales situadas en la línea Madrid-Zaragoza.

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En los últimos años se han difundido, en la región productora de granos de la Provincia de Córdoba, la utilización de tecnologías de agricultura de precisión (monitores de rendimiento, GPS, sensores geofísicos) que permiten medir y en consecuencia, manejar diferenciadamente la variabilidad espacial intralote, tanto de los rendimientos como de propiedades del sitio (suelo, terreno, nutrientes). Los mapas de rendimiento y de suelo a escala de lote (intralote) proveen indicadores de riesgos asociados con la producción y constituyen herramientas claves para implementar el manejo sitio-específico en agricultura de precisión. Estos mapas deben ser realizados desde los datos que producen las nuevas maquinarias. La identificación de zonas homogéneas, surge como una necesidad para el manejo de la variabilidad espacial del rendimiento; éstas se interpretan como conjuntos de sitios con una misma combinación de factores limitantes de la producción y por tanto con una misma demanda para maximizar la producción. La delimitación de zonas homogéneas se realiza utilizando los datos georreferenciados de rendimiento y/o de sitio, pero el óptimo uso de la información espacial disponible, demanda nuevos desarrollos estadístico-computacionales. Las dependencias espaciales de los rendimientos y de las propiedades del sitio son actualmente abordadas con modelos geoestadísticos clásicos, con métodos multivariados y con modelos estadísticos contemporáneos como los modelos mixtos de covarianza espacial. Cuando los datos de suelo se obtienen por sitio en varios años, la zonificación podría depender también de la variabilidad temporal de las mediciones. La variabilidad temporal en las propiedades de sitio impacta en las zonificaciones y consecuentemente en las predicciones de rendimientos. Nuestro grupo de investigación en Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, ha desarrollado algoritmos computacionales para el análisis de la variabilidad espacial de los rendimientos intralote, contemplando simultáneamente la correlación espacial y la variabilidad temporal. A través del software de desarrollo nacional InfoStat y su interfase con el software R, se han implementado diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos georeferenciados y el análisis de la variabilidad espacial así como para la delimitación de zonas homogéneas y funciones para la predicción del rendimiento utilizando variables regionalizadas de sitio como predictoras. InfoStat es utilizado en ámbitos estatales y privados (INTA, Universidades, Semilleros y Empresas de gestión de la producción agrícola). Numerosos grupos de técnicos, docentes y/o investigadores demandan capacitación y asesoramiento en el uso de nuevas aplicaciones y análisis que se pueden realizar con este software. La posibilidad de publicar nueva documentación para apoyar el análisis estadístico de información proveniente de lotes en producción de cultivos de grano es importante para la región central y sur de la Provincia de Córdoba, donde están ya instaladas las capacidades para captura intensiva de datos desde nuevas maquinarias precisas. El objetivo de la presente propuesta es difundir, a través de la edición de un libro, con ejemplos ilustrativos del paso a paso del análisis estadístico para el estudio de variabilidad espacial del rendimiento intralote.

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En este texto se utilizará el lenguaje de programación MatLab. Es una necesidad sentida en la Universidad de Medellín contar con un lenguaje que permita, de manera rápida, poner en práctica los conceptos teóricos tratados en las clases de Fundamentos de Programación y Programación Orientada a Objetos (para estudiantes de Ingeniera de Sistemas), lo que ha motivado la redacción de este texto. Su propósito es acercar a los estudiantes a una herramienta potente y fácil de utilizar en un tiempo reducido, con el fin de probar los algoritmos diseñados en clase y validarlos de acuerdo con los requerimientos impuestos. Se pretende con este texto servir de guía a los estudiantes de Fundamentos de Programación de la Universidad de Medellín y de otras universidades para que puedan poner en práctica los conceptos tratados en la clase teórica. En cada capítulo se presentan conceptos de los diferentes temas con ejemplos y problemas resueltos que le ayudarán a visualizar diversas maneras de construir algoritmos. Los problemas propuestos están pensados de tal manera que sirvan como base y ejercitación para otras asignaturas relacionadas con la programación de computadoras, como: Lenguajes de Programación, Estructuras de Datos, entre otras. De ahí la gran importancia de desarrollarlos, de tal manera, el estudiante conocerá las teorías y técnicas mediante las cuales podrá adquirir destrezas lógico-abstractas que le permitan conceptualizar e implementar algoritmos computacionales que solucionen problemas matemáticos mediante la estrategia de aprendizaje por ejemplos.

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Efficient hill climbers have been recently proposed for single- and multi-objective pseudo-Boolean optimization problems. For $k$-bounded pseudo-Boolean functions where each variable appears in at most a constant number of subfunctions, it has been theoretically proven that the neighborhood of a solution can be explored in constant time. These hill climbers, combined with a high-level exploration strategy, have shown to improve state of the art methods in experimental studies and open the door to the so-called Gray Box Optimization, where part, but not all, of the details of the objective functions are used to better explore the search space. One important limitation of all the previous proposals is that they can only be applied to unconstrained pseudo-Boolean optimization problems. In this work, we address the constrained case for multi-objective $k$-bounded pseudo-Boolean optimization problems. We find that adding constraints to the pseudo-Boolean problem has a linear computational cost in the hill climber.

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Los accidentes del tráfico son un fenómeno social muy relevantes y una de las principales causas de mortalidad en los países desarrollados. Para entender este fenómeno complejo se aplican modelos econométricos sofisticados tanto en la literatura académica como por las administraciones públicas. Esta tesis está dedicada al análisis de modelos macroscópicos para los accidentes del tráfico en España. El objetivo de esta tesis se puede dividir en dos bloques: a. Obtener una mejor comprensión del fenómeno de accidentes de trafico mediante la aplicación y comparación de dos modelos macroscópicos utilizados frecuentemente en este área: DRAG y UCM, con la aplicación a los accidentes con implicación de furgonetas en España durante el período 2000-2009. Los análisis se llevaron a cabo con enfoque frecuencista y mediante los programas TRIO, SAS y TRAMO/SEATS. b. La aplicación de modelos y la selección de las variables más relevantes, son temas actuales de investigación y en esta tesis se ha desarrollado y aplicado una metodología que pretende mejorar, mediante herramientas teóricas y prácticas, el entendimiento de selección y comparación de los modelos macroscópicos. Se han desarrollado metodologías tanto para selección como para comparación de modelos. La metodología de selección de modelos se ha aplicado a los accidentes mortales ocurridos en la red viaria en el período 2000-2011, y la propuesta metodológica de comparación de modelos macroscópicos se ha aplicado a la frecuencia y la severidad de los accidentes con implicación de furgonetas en el período 2000-2009. Como resultado de los desarrollos anteriores se resaltan las siguientes contribuciones: a. Profundización de los modelos a través de interpretación de las variables respuesta y poder de predicción de los modelos. El conocimiento sobre el comportamiento de los accidentes con implicación de furgonetas se ha ampliado en este proceso. bl. Desarrollo de una metodología para selección de variables relevantes para la explicación de la ocurrencia de accidentes de tráfico. Teniendo en cuenta los resultados de a) la propuesta metodológica se basa en los modelos DRAG, cuyos parámetros se han estimado con enfoque bayesiano y se han aplicado a los datos de accidentes mortales entre los años 2000-2011 en España. Esta metodología novedosa y original se ha comparado con modelos de regresión dinámica (DR), que son los modelos más comunes para el trabajo con procesos estocásticos. Los resultados son comparables, y con la nueva propuesta se realiza una aportación metodológica que optimiza el proceso de selección de modelos, con escaso coste computacional. b2. En la tesis se ha diseñado una metodología de comparación teórica entre los modelos competidores mediante la aplicación conjunta de simulación Monte Cario, diseño de experimentos y análisis de la varianza ANOVA. Los modelos competidores tienen diferentes estructuras, que afectan a la estimación de efectos de las variables explicativas. Teniendo en cuenta el estudio desarrollado en bl) este desarrollo tiene el propósito de determinar como interpretar la componente de tendencia estocástica que un modelo UCM modela explícitamente, a través de un modelo DRAG, que no tiene un método específico para modelar este elemento. Los resultados de este estudio son importantes para ver si la serie necesita ser diferenciada antes de modelar. b3. Se han desarrollado nuevos algoritmos para realizar los ejercicios metodológicos, implementados en diferentes programas como R, WinBUGS, y MATLAB. El cumplimiento de los objetivos de la tesis a través de los desarrollos antes enunciados se remarcan en las siguientes conclusiones: 1. El fenómeno de accidentes del tráfico se ha analizado mediante dos modelos macroscópicos. Los efectos de los factores de influencia son diferentes dependiendo de la metodología aplicada. Los resultados de predicción son similares aunque con ligera superioridad de la metodología DRAG. 2. La metodología para selección de variables y modelos proporciona resultados prácticos en cuanto a la explicación de los accidentes de tráfico. La predicción y la interpretación también se han mejorado mediante esta nueva metodología. 3. Se ha implementado una metodología para profundizar en el conocimiento de la relación entre las estimaciones de los efectos de dos modelos competidores como DRAG y UCM. Un aspecto muy importante en este tema es la interpretación de la tendencia mediante dos modelos diferentes de la que se ha obtenido información muy útil para los investigadores en el campo del modelado. Los resultados han proporcionado una ampliación satisfactoria del conocimiento en torno al proceso de modelado y comprensión de los accidentes con implicación de furgonetas y accidentes mortales totales en España. ABSTRACT Road accidents are a very relevant social phenomenon and one of the main causes of death in industrialized countries. Sophisticated econometric models are applied in academic work and by the administrations for a better understanding of this very complex phenomenon. This thesis is thus devoted to the analysis of macro models for road accidents with application to the Spanish case. The objectives of the thesis may be divided in two blocks: a. To achieve a better understanding of the road accident phenomenon by means of the application and comparison of two of the most frequently used macro modelings: DRAG (demand for road use, accidents and their gravity) and UCM (unobserved components model); the application was made to van involved accident data in Spain in the period 2000-2009. The analysis has been carried out within the frequentist framework and using available state of the art software, TRIO, SAS and TRAMO/SEATS. b. Concern on the application of the models and on the relevant input variables to be included in the model has driven the research to try to improve, by theoretical and practical means, the understanding on methodological choice and model selection procedures. The theoretical developments have been applied to fatal accidents during the period 2000-2011 and van-involved road accidents in 2000-2009. This has resulted in the following contributions: a. Insight on the models has been gained through interpretation of the effect of the input variables on the response and prediction accuracy of both models. The behavior of van-involved road accidents has been explained during this process. b1. Development of an input variable selection procedure, which is crucial for an efficient choice of the inputs. Following the results of a) the procedure uses the DRAG-like model. The estimation is carried out within the Bayesian framework. The procedure has been applied for the total road accident data in Spain in the period 2000-2011. The results of the model selection procedure are compared and validated through a dynamic regression model given that the original data has a stochastic trend. b2. A methodology for theoretical comparison between the two models through Monte Carlo simulation, computer experiment design and ANOVA. The models have a different structure and this affects the estimation of the effects of the input variables. The comparison is thus carried out in terms of the effect of the input variables on the response, which is in general different, and should be related. Considering the results of the study carried out in b1) this study tries to find out how a stochastic time trend will be captured in DRAG model, since there is no specific trend component in DRAG. Given the results of b1) the findings of this study are crucial in order to see if the estimation of data with stochastic component through DRAG will be valid or whether the data need a certain adjustment (typically differencing) prior to the estimation. The model comparison methodology was applied to the UCM and DRAG models, considering that, as mentioned above, the UCM has a specific trend term while DRAG does not. b3. New algorithms were developed for carrying out the methodological exercises. For this purpose different softwares, R, WinBUGs and MATLAB were used. These objectives and contributions have been resulted in the following findings: 1. The road accident phenomenon has been analyzed by means of two macro models: The effects of the influential input variables may be estimated through the models, but it has been observed that the estimates vary from one model to the other, although prediction accuracy is similar, with a slight superiority of the DRAG methodology. 2. The variable selection methodology provides very practical results, as far as the explanation of road accidents is concerned. Prediction accuracy and interpretability have been improved by means of a more efficient input variable and model selection procedure. 3. Insight has been gained on the relationship between the estimates of the effects using the two models. A very relevant issue here is the role of trend in both models, relevant recommendations for the analyst have resulted from here. The results have provided a very satisfactory insight into both modeling aspects and the understanding of both van-involved and total fatal accidents behavior in Spain.

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En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

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Con este proyecto hemos querido proporcionar un conjunto de recursos útiles para la impartición de un curso de Swarm Intelligence enfocado a la Particle Swarm Optimization (PSO). Estos recursos constan de una aplicación en NetLogo para poder experimentar, ejecutar y visualizar los diferentes modelos de la PSO, un review de la Swarm Intelligence profundizando en la PSO y una ontología de PSO que incluye los recursos bibliográficos necesarios para la investigación y la escritura de artículos.

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Esta dissertação tem como objetivo aplicar um algoritmo genético (GA) ao projeto de filtros FIR com coeficientes quantizados representados em somas de potências de dois com sinal (SPT). Os filtros FIR apresentam configurações que permitem a obtenção de fase linear, atributo desejado em diversas aplicações que necessitam de atraso de grupo constante. A representação SPT, de fácil implementação em circuitos, foi discutida e uma comparação das representações SPT mínimas e canônicas foi feita, baseada no potencial de redução de operações e na variedade de valores representáveis. O GA é aplicado na otimização dos coeficientes SPTs do filtro, para que este cumpra as suas especificações de projeto. Foram feitas análises sobre o efeito que diversos parâmetros do GA como a intensidade de seleção, tamanho das populações, cruzamento, mutação, entre outros, têm no processo de otimização. Foi proposto um novo cruzamento que produz a recombinação dos coeficientes e que obteve bons resultados. Aplicou-se o algoritmo obtido na produção de filtros dos tipos passa-baixas, passa-altas, passa-faixas e rejeita-faixas.

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Quantum Computing is a relatively modern field which simulates quantum computation conditions. Moreover, it can be used to estimate which quasiparticles would endure better in a quantum environment. Topological Quantum Computing (TQC) is an approximation for reducing the quantum decoherence problem1, which is responsible for error appearance in the representation of information. This project tackles specific instances of TQC problems using MOEAs (Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms). A MOEA is a type of algorithm which will optimize two or more objectives of a problem simultaneously, using a population based approach. We have implemented MOEAs that use probabilistic procedures found in EDAs (Estimation of Distribution Algorithms), since in general, EDAs have found better solutions than ordinary EAs (Evolutionary Algorithms), even though they are more costly. Both, EDAs and MOEAs are population-based algorithms. The objective of this project was to use a multi-objective approach in order to find good solutions for several instances of a TQC problem. In particular, the objectives considered in the project were the error approximation and the length of a solution. The tool we used to solve the instances of the problem was the multi-objective framework PISA. Because PISA has not too much documentation available, we had to go through a process of reverse-engineering of the framework to understand its modules and the way they communicate with each other. Once its functioning was understood, we began working on a module dedicated to the braid problem. Finally, we submitted this module to an exhaustive experimentation phase and collected results.

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Nesse trabalho, foi desenvolvido um simulador numérico (C/C++) para a resolução de escoamentos de fluidos newtonianos incompressíveis, baseado no método de partículas Lagrangiano, livre de malhas, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). Tradicionalmente, duas estratégias são utilizadas na determinação do campo de pressões de forma a garantir-se a condição de incompressibilidade do fluido. A primeira delas é a formulação chamada Weak Compressible Smoothed Particle Hydrodynamics (WCSPH), onde uma equação de estado para um fluido quase-incompressível é utilizada na determinação do campo de pressões. A segunda, emprega o Método da Projeção e o campo de pressões é obtido mediante a resolução de uma equação de Poisson. No estudo aqui desenvolvido, propõe-se três métodos iterativos, baseados noMétodo da Projeção, para o cálculo do campo de pressões, Incompressible Smoothed Particle Hydrodynamics (ISPH). A fim de validar os métodos iterativos e o código computacional, foram simulados dois problemas unidimensionais: os escoamentos de Couette entre duas placas planas paralelas infinitas e de Poiseuille em um duto infinito e foram usadas condições de contorno do tipo periódicas e partículas fantasmas. Um problema bidimensional, o escoamento no interior de uma cavidade com a parede superior posta em movimento, também foi considerado. Na resolução deste problema foi utilizado o reposicionamento periódico de partículas e partículas fantasmas.