Algoritmo hiperheurístico para generar una solución factible al problema de la programación de docentes en una institución de educación media para una jornada escolar

Algoritmo hiperheurístico que implementa heurística de bajo nivel y metaheurística de algoritmo genético para el problema de programación de carga docente

Tecnologías bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN

La solución del problema biológico e informático del procesamiento de grandes volúmenes de datos que contienen información de las secuencias de ADN requiere métodos computacionales avanzados, buscando así una optimización del tiempo en el que se realiza este proceso actualmente y permitiendo colaborar en un futuro con las investigaciones de las ciencias biológicas. Se pretende conocer cuáles son las herramientas bioinformáticas específicas que permitan el avance de los estudios científicos en el análisis de secuencias de ADN.Solving the biological and computering problem about processing of large volumes of data that contains DNA sequences information requires advanced Computaciónal methods, searching an optimization of time that this process is done now and allowing collaborating on a future research life sciences. This article pretendes to know what are the specific bioinformatics tools that allows the advance of scientific studies in the DNA secuence analysis

Identificación, estimación y control de sistemas no-lineales mediante RGO

Se trata la identificación de sistemas, esto es: la estimación de modelos de sistemas dinámicos a partir de los datos observados. La estimación trata de evaluar y diseñar los estimadores de estado operando antes en un entorno estocástico. Se busca la mejora de la resolución de los problemas de identificación y estimación de estados de sistemas dinámicos no-lineales y el control adaptativo de los mismos. Se presenta un nuevo método híbrido para la optimización de funciones no lineales y no diferenciales que varían con el tiempo sin la utilización de demandas numéricas. Este método está basado en los Algoritmos Genéticos con una menor técnica de búsqueda que se ha llamado Optimización Genética Restringida. A partir de este algoritmo se presenta un método de altas prestaciones para la identificación de sistemas no lineales variables con el tiempo con modelos lineales y no lineales. Se presentan dos aplicaciones diferentes de estos métodos. _________________________________________________The system identification deals with the problem of estimating modeis of dynamical systems from observed data. The estimation tries to evaluate and to design state estimators. The two of them are supposed to operate in a stochastic environment. In this thesis, It has been tried to improve the methods of identification and state estimation of non-linear dynamical systems and their adaptive control. A new optimization hybrid method of non-linear and non-differentiable, time varying functions without using numerical derivatives is presented. This is important because of noise. This method based on Genetic Algorithms introduces a new technique called Restricted Genetié Optimization (ROO). This optimization method unifies the thesis and due to the fact that it is a basic method, it can be applied to a lot of problems related with non-differentiable and time-varying functions. Based on this algorithm, a high performance method for the identification of non-linear, time-varying systems with linear and non-linear modeis, is presented. This method can be used on-line and in a closed loop. For this reason, it is well adapted to control. This method uses an on line identification algorithm that begins by calculating what ARX is the best adapted to the system. This way the order and the delay of the system are known. Then, an ARMAX that is used as a seed to start the RGO and to create a NARMAX model, is calculated. The RGO algorithm can describe a new non-linear estimator for filtering of systems with non-linear processes and observation modeis based on the RGO optimization. The simulation results are used to compare the performance of this method with EKF (Extended Kaiman Filter), IEKF (Iterated Extended Kaiman Filter), SNF (Second-order Non-linear Filter), SIF (Single-stage Iterated Filter) y MSF (Montecarlo Simulation Filter) with different levels of noise. When this method is applied to the state space identification a new method is obtained. This method begins by calculating an ARX and then uses RGO in order to improve the previous identification. This method is based on the fuil parametrization and balanced realizations. This way low sensitivity realizations are obtained and the structural issues of multivariable canonical parametrizations are circumvented. Two applications of this method are considered. The first application is the predictive control with RGO of the Twin Rotor MIMO System (TRMS), that is a laboratory set-up designed for control experiments. In certain aspects, its behaviour resembles that of a helicopter. From the control point of view, it exemplifies a high order non-linear system with significant cross-couplings. The second one is the robot localization based on different kind of sensor information. To fuse all the different information, an algorithm is necessary. In this case, it has been used an extension of the Kalman algorithm with RGO

Modelado de un proceso de manufactura no convencional basado en lógica difusa y un micro algoritmo genético

La manufactura, es un proceso para la construcción de piezas pequeñas como tornillos, tuercas, broqueles, aretes entre otros productos, cuyo término fue definido por primera vez en el año de 1567; se deriva de las palabras en latín manus que significa manos y factus que significa hacer, derivado de los términos anteriores manufactura significa hecho a mano, la construcción de los productos antes mencionados se realizan bajo dos enfoques: maquinado convencional y no convencionales como el Proceso de Maquinado Electroquímico por Descarga Eléctrica (ECDM) (Groover, 2007), (Kalpakjian & Schmid, 2002). El proceso de Maquinado Electroquímico por Descarga Eléctrica ECDM ha sido objeto de modelado empleando utilizando técnicas de Soft Computing , una de ellas es lógica difusa, en dos propuestas diferentes presentadas por (Lin, et al., 2000) y (Antil, et al., 2014) donde toman como parámetros de entrada voltaje, corriente, ciclo de trabajo, polaridad de la pieza de trabajo, fluido dieléctrico, tiempo de encendido y como parámetros de salida, la tasa de remoción, desgaste de la pieza, y rugosidad de la superficie en ambos casos el proceso a modelar es validado a través de conjuntos experimentales del proceso. Los modelos difusos de los procesos de manufactura no convencional son susceptibles a convertirse en problemas optimización. Esta es una una de las áreas de la ingeniería, que se constituye como un conjunto de postulados cuya finalidad es encontrar en un espacio de búsqueda el mejor resultado posible o la óptima solución a problemas de alguna rama del conocimiento científico en entornos económicos, sociales y naturales si y solo si estos son modelables a través de funciones matemáticas (Gen & Cheng, 2000) . En la presente investigación se construye un modelo computacional para un proceso de manufactura no convencional a partir de técnicas de Soft Computing específicamente lógica difusa para la construcción del modelo y un micro algoritmo genético como optimizador de funciones de membresía para los parámetros de Tasa de Remoción de Material y Diámetro de Sobrecorte

Metodología para el desarrollo de sistemas de extracción de concimiento en RNA

[Resumen] Las Redes de Neuronas Artificiales (RR,NN.AA.) son de fácil implementación y utilización, así como otras características que las hacen idóneas para resolver problemas en muchos campos, sin embargo muchos desarrolladores e investigadores evitan su uso porque se consideran "cajas negras", es decir, son sistemas donde a partir de una serie de entradas produce unas salidas de respuesta y el proceso o explicación de por qué produce esas salidas es desconocido. Hasta ahora se han utilizado diferentes técnicas de extracción de reglas a partir de RNA, pero en la gran mayoría de los casos aplicados exclusivamente a RR.NN.AA., multicapa genéricas o sobre ciertos algoritmos de entrenamiento de redes multicapa o recurrentes. Estas limitaciones son debidas a que son más fáciles de tratar los procesos de extracción sobre ciertas arquitecturas o sobre ciertos algoritmos de entrenamiento particulares. En esta tesis se propone una metodología para la obtención del conocimiento de las RR.NN.AA., independientemente de su arquitectura: multicapa o recurrente. En cuanto a las RR.NN.AA., recurrentes la extracción de reglas se complica de forma exponencial debido a que intervienen estados pasados en las activaciones de las neuronas, y su capacidad de conocimiento distribuido es considerablemente muy superior a las RR.NN.AA., multicapa puesto que no existen restricciones en la conectividad entre neuronas. En esta tesis se aplica la Programación Genética (PG) para la extracción del conocimiento de las RR.NN.AA. La utilización de la PG conlleva la ventaja de que la forma de representación y estructuración de la información se realiza mediante un árbol semántico. Esta representación en árbol es la forma natural de representación de una regla simbólica

Diseño de sistemas borrosos recurrentes mediante estrategias evolutivas y su aplicación al análisis de señales y reconocimiento de patrones

Se utilizan algoritmos genéticos para diseñar sistemas borrosos recurrentes destinados a formar parte de un sistema de reconocimiento de patrones. El problema investigado es la aplicación de los sistemas borrosos recurrentes en la clasificación de series de datos. Los sistemas borrosos recurrentes empleados son máquinas finitas de estados borrosas. Los algoritmos genéticos ajustan los parámetros de estas máquinas. En concreto, se han utilizado los algoritmos genéticos en el contexto de los sistemas clasificadores, y se han implementado dos algoritmos distintos bajo esta filosofía de sistemas: un algoritmo tipo Pittsburgh y un algoritmo tipo Michigan. Se han realizado una gran variedad de experimentos de validación donde el objetivo es comprobar la capacidad de clasificación de la máquina finita de estados borrosa encontrada con algoritmos de búsqueda tipo Pittsburgh o tipo Michigan sobre series de datos procedentes de modelos ocultos de Markov. Estos resultados de clasificación se han comparado con los resultados de un algoritmo de referencia ya establecido para estos sistemas: el algoritmo de Baum-Welch. Estos experimentos demostraron la capacidad de aprendizaje y la capacidad de clasificación de los sistemas desarrollados. Por último, se realizó una aplicación práctica en la que se aplica la metodología propuesta sobre la clasificación de series de datos reales. En concreto, se intenta caracterizar núcleos celulares de imágenes médicas de citologías para su posterior clasificación en dos categorías: sano/patológico. Para tal fin, se contó con la colaboración de un experto del dominio. Se realizaron diversos experimentos sobre distintos tipos de citologías: citologías de tejido de mama, citologías peritoneales y citologías de pleura. La característica bajo estudio que se extrae de los núcleos que se desea clasificar es la distribución de cromatina en los mismos. Se diseño una medida original, sencilla y específica que recoge esta información relativa a la naturaleza del núcleo. Esta medida es una serie de datos que constituye la entrada al sistema clasificador borroso propuesto. Tras analizar los resultados de clasificación obtenidos se pudo comprobar la validez de la medida escogida así como la validez de la metodología propuesta. Además, se realizó una comparativa de resultados con otros sistemas de clasificación, como por ejemplo, métodos borrosos de clustering y redes neuronales. Esta compartiva refleja que el sistema borroso propuesto presenta una mayor capacidad de generalización. Por último, comentar que se realizó una evaluación de todos estos clasificadores bajo el punto de vista del diagnóstico médico con el análisis ROC. En todos los casos estudiados, las curvas ROC para los clasificadores borrosos resultaron ser mejores

Method and procedures for artificial cloning of controllers based on artificial intelligence technique

Los Algoritmos Genéticos son procedimientos adaptativos para la búsqueda de soluciones en espacios complejos inspirados en la evolución biológica, con patrones de operaciones basados en el principio Darwiniano de reproducción y supervivencia de los individuos que mejor se adaptan al entorno en que viven. En este trabajo se presenta un estudio sobre los Algoritmos Genéticos y la Lógica Difusa, en el desarrollo una metodología propuesta para replicar las funciones de un controlador (desconociendo su Firmware), utilizando procedimientos de obtención del conjunto de reglas de inferencia, agrupamiento difuso, para después aplicar el desarrollo del algoritmo genético simple con algunas alteraciones, buscando el objetivo del trabajo propuesto.Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESMRESUMEN ............................................................................................................ 14 MÉTODO Y PROCEDIMIENTOS DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES, BASADOS EN TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL15 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .................................... 15 OBJETIVOS .......................................................................................................... 16 Objetivo general .................................................................................................... 16 Objetivos específicos............................................................................................. 16 RESULTADOS ESPERADOS ............................................................................... 16 JUSTIFICACIÓN DEL TEMA ….………………………………………………………17 IMPORTANCIA DEL TEMA ……………………………………………………………17 INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 19 1. ESTADO DEL ARTE .................................................................................. 21 1.1 VISIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES.................................... 22 1.2 RECOCIDO SIMULADO ............................................................................. 24 1.3 ALGORITMOS GENÉTICOS ...................................................................... 24 1.4 ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS. .................................................................. 27 1.5 ALGORITMOS EVOLUTIVOS. ................................................................... 27 1.6 LÓGICA DIFUSA. ....................................................................................... 28 1.7 CONTROLADORES. .................................................................................. 30 1.8 TERMINOLOGÍA BIOLÓGICA. .................................................................. 32 1.8.1 Conceptos de Computación Evolutiva. ....................................................... 34 1.9 TEORÍA DE CONTROL. ............................................................................. 36 2 METODOLOGÍA DE CLONACIÓN ............................................................. 40 2.1 SELECCIÓN DE LOS MEDIOS Y/O SISTEMAS DE CLONAR .................. 41 2.2 DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE LA MUESTRA ............................. 41 2.3 AGRUPAMIENTO DIFUSO ("FUZZY C-MEANS") ..................................... 41 2.3.1 Creación de clusters …………………………………………………………………………43 2.3.2 Selección de los clusters de entrada y de salida .…………………………………44 2.4 INFERENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ............................................ 44 2.4.1 Creación de los cromosomas a partir de los clusters. ................................ 45 2.4.2 Codificación del cromosoma. ..................................................................... 46 2.4.3 Identificación de operadores genéticos. ..................................................... 47 2.4.4 Identificación de información de salida. ...................................................... 47 2.5 RESULTADOS ........................................................................................... 48 2.6 ALGORITMO GENÉTICO PROPUESTO ................................................... 48 2.6.1 Representación. ...................................................................................... 49 2.6.2 Población inicial. ..................................................................................... 51 2.6.3 Función de adecuación. .......................................................................... 52 2.6.4 Operadores Genéticos. ........................................................................... 52 2.6.4.1 Operador de Selección ….……………………………………………………53 2.6.4.2 Operador de Cruce ………………………………………………………….…55 2.6.4.3 Operador de mutación ……………………………………………………..….55 2.6.5 Parámetros.............................................................................................. 56 2.7 DISPOSITIVO CLONADO ................................................................... 57 3 INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES DEL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO COMO OBJETO DE REGULACIÓN .................................. 59 3.1 APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL (Ni) Y COBALTO (Co) DE LA TECNOLOGÍA CARON ...................................................................... 59 3.2 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES EN LA INSTALACIÓN INDUSTRIAL ................................................................................ 60 3.3 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EN LA INSTALACIÓN EXPERIMENTAL ................................................................................................... 64 3.3.1 Estudio de la cinética de la sedimentación selectiva de sulfuros de cobalto a partir de los licores carbonato – amoniacales. ...................................................... 65 3.3.2 Influencia del gasto de reactivos sobre el proceso de separación de cobalto ……………… ......................................................................................................... 66 3.3.3 Influencia del gasto de semilla en el proceso de separación de cobalto. 73 4 METODOLOGÍA DE APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO............................................................................................ 76 4.1 DESCOMPOSICIÓN DE LA TAREA DE SÍNTESIS ESTRUCTURAL DEL SISTEMA DE DIRECCIÓN DEL PROCESO ......................................................... 76 4.2 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS SUBSISTEMAS ESTABILIZADORES DE FRECUENCIA MEDIA ........................ 80 4.2.1 Realización practica del sistema de dirección del proceso teniendo en cuenta las circunstancias mencionadas anteriormente. .................................................... 81 4.2.2 Compensador ideal. ................................................................................ 82 4.3 ALGORITMOS PARA LA COMPENSACIÓN DE PERTURBACIONES Y SU AUTORREGULACIÓN .......................................................................................... 82 4.4 CARGA INFORMATIVA DE LA DIRECCIÓN DE ACCIÓN SOBRE LA VARIACIÓN DEL RÉGIMEN DE SEDIMENTACIÓN ............................................ 90 5 METODOLOGÍA APLICADA DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES .............................................................................................................................. 97 5.1. SELECCIÓN DEL SISTEMA (CASO DE ESTUDIO) .................................. 97 5.1.1 CONTROL DE SUPERVISIÓN ............................................................. 100 5.2. VOLUMEN DE LA MUESTRA .................................................................. 101 5.3. AGRUPAMIENTO DIFUSO ...................................................................... 102 5.4. INFENRENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ....................................... 110 5.4.1 Creación de los Cromosomas ............................................................... 111 5.4.2 Codificación de los cromosomas........................................................... 111 5.4.3 Operadores Genéticos .......................................................................... 111 5.4.4 Identificación de valores de salida ........................................................ 111 5.5. RESULTADOS ......................................................................................... 112 6 CONCLUSIONES ..................................................................................... 118 7 TRABAJOS FUTUROS ............................................................................ 119 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 120MaestríaThe Genetic Algorithms are procedures adapt for the search of solutions in complex spaces inspired by the biological evolution, with bosses of operations based on the principle Darwiniano of reproduction and survival of the individuals who better adapt to the environment in which they live. In this work one presents a study on the Genetic Algorithms and the Diffuse Logic, In the development a methodology proposed to answer the functions of a controller (not knowing your Firmware), using procedures of obtaining of the set of rules of inference, diffuse grouping, later to apply the development of the genetic simple algorithm with some alterations, looking for the aim of the proposed work.Modalidad Presencia

Estudio comparativo de técnicas de optimización para la actualización de modelos de elementos finitos: aplicación de los algoritmos HS y GA para la actualización de una pasarela

Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Caminos, Canales y Puerto

Localización Óptima de Sensores para Detectar Fugas en Sistemas de Distribución de Agua Potable

En este trabajo se desarrolla un método de Detección y Diagnóstico de Fallos basado en el Análisis del Discriminante de Fisher para la detección y localización de fugas en redes de distribución de agua potable, a partir de valores de presiones obtenidos de una simulación hidráulica; para el cálculo de sensibilidades. De la misma manera se usan algoritmos genéticos y un algoritmo evolutivo para realizar una optimización donde se busca determinar el número mínimo de sensores de presión que se deben instalar en la red y donde deben estar ubicados para conseguir la mayor cantidad de fugas localizables. Estos métodos son aplicados en dos redes de agua potable diferentes, realizándose varias pruebas modificando el algoritmo de localización de fugas para hacerlo más robusto. Finalmente se hace una comparación de los resultados obtenidos en los experimentos realizados en ambas redes, con bibliografía existente en el área de este trabajo. Palabras clave: Detección y Diagnóstico de Fallos, Análisis del Discriminante de Fisher, Redes de agua potable, localización de fugas, algoritmos genéticos, algoritmos evolutivos, ubicación de sensores.Departamento de Ingeniería de Sistemas y AutomáticaMáster en Investigación en Ingeniería de Procesos y Sistemas Industriale

Modelo de gestión del conocimiento para el impacto económico. Aplicación al sector defensa

En el escenario actual macro económico la toma de decisiones en materia económica de cualquier entidad pública debe de estar sustentada por una adecuada inteligencia económica. Es prioritario disponer de modelos, procesos, técnicas y herramientas que permitan garantizar un control adecuado de todas sus inversiones. En la presente tesis exponemos un modelo de gestión del conocimiento basado en el marco Input-Output (IO), que nos permite conocer el impacto económico de los programas públicos. Este modelo está soportado por un sistema de información que coadyuvará a los analistas económicos para la toma de decisiones en el campo de las inversiones públicas. El principal objetivo de la tesis es la creación y desarrollo de este modelo denominado MOCIE (Modelo del Conocimiento para el Impacto Económico). No obstante, en la tesis además de profundizar sobre este modelo y la gestión del conocimiento en materia económica de los grandes programas públicos, se ha realizado un estudio que ha abarcado diferentes líneas de investigación complementarias como el análisis IO, la ingeniería y la arquitectura de sistemas de la información, la economía de la Defensa o la computación genética. El modelo propuesto en esta tesis se ha puesto en práctica en un sector económico muy específico dentro de la economía nacional: el sector de la defensa. Por tanto, ha sido también necesario realizar un estudio en profundidad del propio sector y de la gestión de los programas públicos en el ámbito de la Defensa. MOCIE se estructura a través de tres capas de gestión del conocimiento que nos permiten, por un lado, la percepción de los componentes existentes en el entorno de las inversiones públicas y la comprensión de su significado en términos de impacto económico y su relación con el resto de variables macroeconómicas nacionales y, por otro, la proyección y monitorización de su estado a lo largo de todo el ciclo de vida de los programas públicos..