El modelo económico de equilibrio general dinámico y estocástico: una crítica desde la epistemología

Evalua y realiza las criticas epistemológicas, metodológicas y teóricas de los modelos EGDE. Además, propone que los modelos dinámicos en economía deben estar fundamentados en un MBA teniendo como base la teoría a los sistemas complejos y sus variantes; la teoría del caos, fractales, conjuntos de Mandelbrot y control caótico de OGY. Damos un paso más considerando que se debe incorporar los modelos de aprendizaje estocásticos fundamentado epistemológicamente. Las variables en economía evolucionan en el tiempo y tienen comportamiento caótico por naturaleza, se parte del principio que todas las variables no están en equilibrio y con la teoría del control caótico se buscan puntos singulares que determinen un posible equilibrio de una variable relevante. Además, puede darse el caso que surjan situaciones de emergencia no previstas previamente, que son propio de las ciencias sociales. En el desarrollo de la tradición ortodoxa de la economía, no se ha tomado en cuenta los sistemas complejos porque hay una resistencia al cambio y supuestos “inamovibles” en los postulados de la teoría económica dominante. Además, se sigue considerando que los modelos con agentes homogéneos son la verdad ultima en metodología económica. Temas como la crisis económica del 2008 en EE.UU., políticas económicas de los bancos centrales y sobre todo la predicción que es una condición necesaria en la ciencia económica, no ha tenido los resultados esperados por la comunidad científica y hacedores de política económica. Cambiando de metodología en el quehacer científico de la economía, se concluye que el aprendizaje de modelos de ecuaciones diferenciales a partir de simulaciones de modelos estocásticos basados en agentes es epistemológicamente viable en ciencias sociales principalmente en economía

Un modelo genético-objetual para la simulación de yacimientos de gas

En esta investigación se miden y analizan los alcances reales de la aplicación de herramientas evolutivas de la inteligencia artificial a la solución de problemas complejos de difícil solución como los presentados en el flujo turbulento de gas. Se propone un modelo evolutivo orientado a objetos novedoso, que intenta modelar la complejidad dinámica y de detalle en sistemas complejos, el cual fue probado mediante la simulación de un yacimiento de gas explotado por ECOPETROL; el modelo ha sido llamado Modelo Genético-Objetual (OOGM: Oriented Object -Genetic Model) y ya ha sido mostrado a la comunidad científica mundial en varias conferencias en investigación de punta, tanto nacionales como internacionales [Torres, 2000a, b, c, d]. El modelo OOGM se utiliza inicialmente para un proceso evolutivo de discretización del espacio, busca dividir tridimensionalmente e “inteligentemente” el yacimiento problema en base al comportamiento de las ecuaciones de flujo que lo rigen. También, se utiliza el modelo evolutivo para la solución de sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales, estos sistemas aparecen frecuentemente adheridos o relacionados a sistemas más complejos como las ecuaciones diferenciales parciales; métodos de solución de estos sistemas utilizados frecuentemente como el de Newton que son reconocidos por su rapidez y sencillez, fallan al converger a extremos locales o valores no válidos para el fenómeno físico analizado, así el modelo propuesto ayuda a la búsqueda de valores más confiables en tiempos aceptables. Este problema es particularmente notorio en la simulación aquí realizada, ya que el yacimiento analizado, fue discretizado en cientos de bloques, y en cada uno de estos se debía resolver al menos un sistema de ecuaciones no lineales; para evitar la acumulación de errores en el simulador, debía en muchas ocasiones utilizarse el modelo propuesto. Finalmente, se integraron los dos anteriores submodelos a un tercero: un distribuidor evolutivo de presiones a través del yacimiento, que equivale a decir: un solucionador de las ecuaciones numéricas implícitas no lineales resultantes de la discretización de la ecuación diferencial parcial aplicada al yacimiento de gas, objeto del problema ejemplo. Los tres sub-modelos son alimentados, a partir del modelo general, mediante la utilización de la Programación y el Diseño Orientado a Objetos , que hace ver el modelo general evolutivo mucho más natural, sencillo e íntegro. Todos los objetos y sus relaciones (ecuaciones), reconocibles en el yacimiento se traducen en este modelo. El simulador evolutivo no sólo no ignora los términos no lineales de las ecuaciones de flujo, como otros modelos que necesitan realizar un proceso de linealización para poder resolver el problema, sino que representa o se acopla de una forma más natural y real a la distribución de la presión a través del yacimiento. Para la evolución se utilizaron los algoritmos genéticos, y se concluye en la pertinencia de continuar el estudio mediante la utilización de la Programación Genética para una modelación más adecuada de la evolución. / Abstract. In this research, measure and analyze the real scope of the application of evolutionary tools of artificial intelligence to solve complex problems difficult to solve as presented in the turbulent flow of gas. We propose an evolutionary model object-oriented novel that attempts to model the dynamic complexity and detail in complex systems, which was tested by simulating a gas field operated by Ecopetrol, the model has been called the Genetic Model-Objectual (OOGM : Object-Oriented Genetic Model) and has already been shown to the global scientific community at various conferences on cutting edge research, both nationally and internationally [Torres, 2000a, b, c, d]. OOGM model is used initially to an evolutionary process of discretization of space, seeks to divide three-dimensional and "intelligently" the site based on the behavior problem of the flow equations that govern it. Also, the evolutionary model is used for solving systems of nonlinear algebraic equations, these systems appear often attached or related to more complex systems and partial differential equations, methods for solving these systems often used as the Newton that are recognized for its speed and simplicity, fail to converge to local extrema or invalid values for the physical phenomenon studied and the proposed model helps the search for more reliable values in acceptable times. This problem is particularly noticeable in the simulation performed here, as the site analysis, was discretized in hundreds of blocks, and each of these should be resolved at least one system of nonlinear equations, to avoid the accumulation of errors simulator was used in many cases the proposed model. Finally, we integrated the previous two sub-models to a third, a distributor evolutionary pressures throughout the reservoir, which is to say: a numerical solver of implicit nonlinear equations resulting from discretization of partial differential equation applied to gas field , the subject of the example problem. The three sub-models are fed from the general model using the Programming and Object Oriented Design, which makes seeing the general evolutionary model more natural, simple and integrity. All objects and their relationships (equations), recognizable in the field are reflected in this model. The evolutionary simulator not only ignores the nonlinear terms of the flow equations, like other models that require a process of linearization to solve the problem, but it represents or engages in a more natural and real distribution pressure through the reservoir. For the evolution genetic algorithms were used, and we conclude that the relevance of continuing the study through the use of Genetic Programming for a more adequate modeling of evolution.Maestrí

Efectos entrópicos y de largo alcance en fluidos cargados complejos

En este capítulo presentamos un estudio mediante ETP y DME de las funciones gbri(r1, r2, r3) y Fbr para varios electrolitos. En los regímenes donde las teorías convencionales funcionan correctamente, encontramos que la descripción por medio de ETP es igualmente buena. Más aun, podemos destacar los siguientes resultados: (i) La obtención de la estructura del fluido a nivel de la función de correlación de tres partículas, además de que se obtiene un excelente acuerdo al comparar con los datos de DlIE. (ii) El cambio abrupto en la pendiente de la fuerza entre dos iones igualmente cargados predicho tanto en el régimen diluido como en el régimen concentrado del electrolito. (iii) En el régimen diluido del electrolito. la descripción de ESP mejora la de cualquier otra teoría existente, lo cual es un resultado notable.Los resultados principales en este capítulo son: (i) la predicción por medio de HNC/MSA del comportamiento no monotónico del potencial < el cual es confirmado por DME y (ii) la posibilidad de producir sobrecarga por iones monovalentes la cual es encontrada por ambos. HSC,íSISA y DLIE. Ambos efectos no,habían sido reconocidos anteriormente. En el tercer capítulo. se estudia la sobrecarga de una superficie plana e infinita por un electrolito tipo modelo primitivo restringido (MPR) simétrico. En primer lugar, mostramos algunos resultados típicos de las teoría de Poisson-Boltzmann y HNC/MSA para la doble capa eléctrica. Las aportaciones principales en este capítulo son: (i) La posibilidad de describir a la doble capa eléctrica (asi como al sobrecargado) en términos de tres parámetios adirnensionales. Estos, parámetros están relacionados físicamente con el volumen excluido y las energías de interacción: ion-ion e ion-superficie. (ii) Presentamos un diagrama de sobrecargado en términos de estos tres parámetros, por medio del cual se obtiene un criterio universal para el umbral de sobrecargado. En este diagrama podemos localizar las condiciones en las que los iones monovalentes producen sobrecargado y también aquellas para los ipnes polivalentes. (iii) Finalmente, en este estudio se presenta al sobrecargado como un estado ordenado que se alcanza al disminuir el número de configuraciones accesibles del sistema, i. e. su entropía. En el cuarto capítulo analizamos las consecuencias del sobrecargado en la adsorción de macroiones sobre una superficie plana e infinita, cargada uniformemente. En este estudio encontramos útil hacer una distinción entre los términos sobrecargado, inversión y revertimiento de la carga; los cuales son usados indistintamente en la literatura. Aquí mostramos efectos novedosos de los que podemos destacar los siguientes: (i) La adsorción de macroiones en una superficie (igualmente cargada. con carga opuesta y descargada). (ii) La formación de capas (layering). (iii) Las oscilaciones de los perfiles de coricentración de iones puntuales. Nuestra discusión relaciona estos efectos con el sobrecargado, la inversión y el revertimiento de la carga; además de que enfatiza el papel determinante que desempeña la entropía en tales efectos. En el capítulo 5 presentamos el método denominado eztensión a tres puntos (ETP) de las ecuaciones integrales con el cual se incluyen algunas de las correlaciones faltantes en las aproximaciones de la ecualión de OZ, dada la imposibilidad técnica para incluir todas las correlaciones de manera exacta. En este capítulo, la ETP de la ecuación HNC/MSA es aplicada al MPR simétrico. Una de las ventajas que incorpora ETP es la obtención de la función de distribución de tres partículas, gbri(r1, r2, r3). Por otra parte, la fuerza efectiva entre dos partículas del fluido Fy2 es también un resultado de ETP.En este trabajo estudiamos varios fenómenos que se presentan en los fluidos cargados, homogéneos e inhomogéneos por medio de diversos métodos de la mecánica estadística de equilibrio: ecuaciones integrales, la ecuación de Poisson-Boltzmann y los métodos de simulación molecular, en particular el método de dinámica molecular estocástica. En el primer capítulo presentamos la teoría general de las ecuaciones integrales [desarrolladas sobre la ecuación de Orstein-Zernike (OZ)] así como la teoría de Poisson-Boltmann. Los métodos de simulación molecular [Monte Carlo (MC) y dinámica molecular estocástica (DME)] son brevemente discutidos en este capítulo así como la imposición de condiciones periódicas para simular un sistema macroscópico. En este capítulo también discutimos el modelo primitivo, que es con el cual modelamos los sistemas que estudiamos. En el segundo capítulo se presenta un modelo para una molécula rígida de polielectrolito, inmersa en una solución electrolítica. Por medio de la ecuación integral (HNC/MSA) y DME estudiamos los perfiles de concentración reducida, el potencial electrostático promedio, los perfiles de distribución de carga y el potencial <. Como un caso particular, los parámetros del polielectrolito son mapeados a los parámetros de la molécula de ADN. En este estudio se encuentra que ambos, HNC/MSA y DME predicen sobrecargado. Más aun. encontramos un acuerdo cualitativo, y en algunos casos cuantitativo excelente entre HNC/MSA y DME. Las oscilaciones de los perfiles de concentración, la distribución de carga y el potencial electrostático promedio son discutidos en términos del sobrecargado

Actas de las XXXIV Jornadas de Automática

Postprint (published version

Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción de parámetros en alimentos acogidos a marcas de calidad

[ES] Los alimentos acogidos a Marcas de Calidad presentan características particulares debidas a su origen geográfico, a las materias primas utilizadas o a los propios procesos de elaboración. Estos alimentos deben cumplir requisitos de calidad adicionales no exigidos al resto de los alimentos, por lo que pertenecer a una Marca de Calidad garantiza a los consumidores la adquisición de un alimento con características excepcionales y a los productores de situaciones fraudulentas derivadas de la competencia desleal de las imitaciones. Por esta razón se requieren métodos objetivos, rápidos y baratos que puedan caracterizar las materias primas empleadas para la elaboración de un alimento, determinar características composicionales del mismo o predecirsu calidad y características organolépticas finales. Dentro de las técnicas analíticas, la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIRS) es una herramienta que cumple con estos requisitos además de ser no destructiva, no requerir preparación previa de las muestras ni emplear reactivos cuyo uso pudiera ser tóxico o contaminante. Por otro lado, las Redes Neuronales Artificiales(ANN) han demostrado su utilidad tanto para la categorización de las muestras como para la predicción de valores de parámetros característicos a partir de los datos de entrada. En esta tesis se propone el uso de las ANN como herramienta quimiométrica para interpretar los resultados obtenidos con técnicas analíticas como el NIRS, marcándose como objetivos los de la construcción de un modelo de ANN capaz de clasificar alimentos conforme a criterios preestablecidos, la determinación de las variables que más influyen sobre el comportamiento de la red, la optimización de los parámetros de la red que mejoran su rendimiento y la bonanza de la misma para la predicción de parámetros característicos de productos acogidos a Marcas de Calidad En los tres artículos recogidos en esta tesis, se han empleado ANN para la interpretación de los resultados analíticos obtenidos sobre muestras de jamón curado, chorizo y queso. En un primer artículo, se ha tratado de predecir parámetros sensoriales relacionados con el aspecto, el olor, el sabor y la textura, a partir de los datos obtenidos por espectroscopia NIR sobre muestras de jamón curado procedente de cerdos con genética y sistemas de alimentación diferentes. En un segundo artículo, se han comparado dos técnicas de regresión múltiple como son las ANN y la Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales Modificada, a partir de los resultados obtenidos por NIRS, para predecir parámetros sensoriales sobre chorizo relacionados con la degustación en boca y las percepciones externas y al corte. Un tercer artículo aborda la estimación del recuento de células somáticas (SCC) de la leche de oveja empleada para la elaboración de quesos, a partir del análisis composicional físicoquímico y su interpretación con redes neuronales. Las conclusiones que se derivan de los estudios realizados, señalan que la utilización conjunta de la espectroscopía NIR y las ANN para procesar sus resultados, puede predecir parámetros sensoriales de jamón ibérico y chorizo con precisiones relativamente altas, permitiendo su implementación “in-line” en las líneas de procesado, ahorrando tiempo y el coste derivados respecto del análisis sensorial a través de un panel de cata. También que las ANN son una herramienta eficaz para la clasificación de quesos en función del SCC de la leche de oveja utilizada como materia prima. Por todo lo anterior, se puede decir que el uso de las Redes Neuronales Artificiales, aplicadas en el sector de los productos asociados a Marcas de Calidad, son una herramienta adecuada que permite obtener excelentes resultados tanto en la predicción de parámetros sensoriales, como en la clasificación de los productos según criterios de calidad diferenciada