Inferencia automática de modelos bioinspirados de visión para neuroprótesis visuales

Con el propósito de desarrollar una neuroprótesis visual para restaurar la visión a personas ciegas, este proyecto pretende desarollar un sistema automático de inferencia de modelos bioinspirados de visión haciendo uso de operadores genéticos para explorar el enorme espacio de diseño del que se parte. En el proyecto se seleccionarán los modelos de retina candidatos para su implementación en una neuroprótesis visual, bien aguda o bien crónica, y se concretará la métrica que permitirá medir las bondades de los distintos modelos en función de ciertos objetivos de interés

Diseño, implementación y evaluación de nuevos algoritmos evolutivos para problemas dinámicos

En primer lugar, estudiamos los algoritmos paralelos distribuidos (dEA). Dicho modelo descentraliza la población en islas que evolucionan en paralelo e intercambian información mediante migraciones . Hemos demostrado cómo diferentes políticas de migración pueden ayudar a diseñar mejores dEA, capaces de lograr un equilibrio entre la convergencia (adaptarse rápidamente a los movimientos de los óptimos) y la especiación (búsqueda de múltiple subóptimos al mismo tiempo). Con ello se confirma la importancia de perseguir múltiples valores subóptimos en la optimización dinámica. Además, los resultados presentados en estos estudios cierran algunas brechas en la comprensión del comportamiento de dEA y, en general, todos los enfoques multi-poblacionales para DOP que intercambian algún tipo de información entre las subpoblaciones. También desde el desafío metodológico, estudiamos otro de los métodos muy utilizados para enfrentarse a DOP, los métodos que usan memoria global , con el fin de almacenar soluciones que luego son usadas para perseguir el óptimo. Dos aspectos claves en el diseño de estos métodos son el reemplazo y la recuperación de las soluciones de la memoria. Nuestro estudio, basado en un número representativo de criterios, de forma independiente y combinados también, descubrió cuál la efecto de cada estrategia en el rendimiento del EA en DOP. Cuando se probaron varias estrategias combinadas (muy común en esquemas de memoria reciente) se demostró que el orden en que se combinan las estrategias de memoria es importante. Especialmente la contribución a la diversidad de la memoria resultó ser una prioridad en el diseño de algoritmo, en contraposición con algunas implementaciones existentes. Estas implementaciones pudieran ahora beneficiarse de nuestro estudio para diseñar mejores algoritmos basados en memoria. En esta tesis doctoral también desarrollamos fundamentos teóricos, enfrentando otro de los desafíos actuales en EDO. Nosotros redefinimos el concepto de takeover time , una métrica muy usada para medir presión selectiva en optimización estática, que no tenía una noción clara EDO. Esto es porque el takeover time depende directamente de la mejor solución de la población y, en un DOP, la “mejor solución” cambia continuamente. No solo definimos el concepto de takeover time , también desarrollamos modelos matemáticos para calcular su valor, siendo esto otra de las cuestiones de investigación que nos planteamos. Nuestros modelos tienen en cuenta tanto características del EA como del DOP. Lo cual tiene mucha aplicación en EDO, como herramienta para conocer mejor los métodos actuales y cómo influyen sus parámetros y los del problema en el rendimiento de estos. Los modelos de takeover time propuestos permiten diseñar nuevos métodos adaptativos, capaces de ajustar el comportamiento del algoritmo de acuerdo con la dinámica de cambio experimentada. De hecho, en nuestra investigación no solo definimos el concepto y proponemos modelos de takeover para DOP, sino que también los usamos para construir un nuevo EA para EDO, denominado meEAμm . Este algoritmo se basa en los modelos de takeover para ajustar el operador de mutación y así controlar la convergencia del del EA a lo largo de la ejecución, adaptándose a distintos periodos y severidades de cambio en un DOP. Los resultados han validado las ventajas del nuevo algoritmo sobre el método de generar diversidad después de un cambio. Por último, también en esta tesis abordamos el tercer gran desafío en EDO, relacionado con el desarrollo de aplicaciones para DOP reales de nuestras ciudades. Por un lado, hemos desarrollado el sistema HITUL, para la optimización de los semáforos de una ciudad. Este problema es inherentemente dinámico, por los continuos cambios de la intensidad vehicular en la red de carreteras. No obstante, en este primer acercamiento no aplicamos directamente los nuevos algoritmos propuestos, sino que está más relacionado con el trabajo futuro, que en gran medida ya se ha iniciado para seguir trabajando en las líneas de impacto claras de aplicación real que se derivan de esta tesis. Además, iniciamos la implementación de una plataforma para la resolución de problemas DOP reales de transportación y movilidad inteligente y abordamos el uso del vehículo compartido en tiempo real (c arpooling dinámico). Este sistema facilita compartir un automóvil con otras personas que viajan en la misma dirección, y ayudan así a reducir los atascos y las emisiones de CO 2 al reducir el número de coches en la red vial. La aplicación que estamos desarrollando asigna personas y vehículos de forma óptima, en un contexto inherentemente dinámico de la demanda de pasajeros. En esta investigación en curso hacemos una interpretación de algunas fundamentos desarrollados como parte de nuestra investigación y que tienen una aplicación directa en escenarios reales, tales como la noción de takeover time . En resumen, hemos trabajado durante el tiempo de tesis en dotar a la investigación y a los resultados software de un realismo y usabilidad reales. Esto no es visible en publicaciones aún, pero nos está permitiendo desarrollar una aplicación para posible transferencia al mercado industrial en el dominio de la movilidad inteligente en entornos urbanos. Este trabajo futuro es ya una realidad hoy en día al momento de la defensa, arrojando resultados de mucho interés. Esperamos en poco tiempo tras la defensa de esta tesis doctoral estar en condiciones de explotar esto, ya que algunas empresas están interesadas en tal producto, permitiendo una transferencia universidad-empresa y teoría-práctica ideal como punto final a todo este trabajo.Los problemas de optimización dinámicos (DOP) están fuera del alcance del algoritmo evolutivo (EA) estándar debido al problema de la convergencia , en la medida en que convergen a un único punto del espacio de búsqueda, ellos pierden la diversidad necesaria para reaccionar y adaptarse después de un cambio en el problema. Pero a pesar de no estar directamente enfocados en problemas dinámicos, los EA también ofrecen muchas ventajas (simplicidad, robustez, paralelismo natural, etc.) que se pueden aprovechar en optimización dinámica si se diseñan métodos eficientes y eficaces para eliminar tales limitaciones. Esta es la motivación principal de los investigadores en el campo de la optimización dinámica evolutiva (EDO) y de la presente tesis doctoral. Esta investigación abordó el diseño, implementación y evaluación de nuevos AE para DOP, explorando y contribuyendo en la tres grandes áreas de desafíos actuales: ● Estudios metodológicos, ● Creación de fundamentos y ● Aplicaciones a problemas dinámicos reales

La inteligencia artificial y el gobierno electrónico en el instituto de gobernabilidad y tecnología

En estos tiempos con el avance de las nuevas tecnologías de información y la inteligencia artificial podemos realizar experimentos con algoritmos en el desarrollo de software. También tenemos investigaciones dedicadas a diseñar y desarrollar algoritmos que sean capaces de resolver problemas heurísticos, en este caso el algoritmo genético. El objetivo de este proyecto es diseñar un software en lenguaje c# con algoritmo genético que genere una lista para el análisis de los proyectos de inversión pública en la plataforma de Gobierno Electrónico. En esta investigación presento conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, un poco de historia, enfocándonos en los Algoritmos Genéticos y su capacidad para resolver problemas en los proyectos de Gobierno Electrónico. Esta investigación permite acercar a los futuros profesionales de la Universidad Nacional Federico Villarreal al mundo de la investigación científica en inteligencia artificial y desarrollar soluciones para el desarrollo de nuestra sociedad

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

Metodología de gestión de potencia reactiva para mejorar el margen de estabilidad de voltaje en sistemas eléctricos de potencia descentralizados

Resumen: La gestión de potencia reactiva es una de las tareas más importantes para el control de un sistema de potencia, en este trabajo se propone una metodología de gestión de potencia reactiva con el objetivo de mejorar el margen de estabilidad de voltaje en sistemas de potencia. Se presenta una estrategia de división del sistema de potencia en áreas de control de voltaje utilizando el criterio de distancia eléctrica y agrupamiento. La gestión de potencia reactiva se formula como un problema de optimización multi-objetivo, donde se minimizó simultáneamente las pérdidas del sistema y el índice de estabilidad de voltaje, en la solución del problema se utiliza la técnica de evolución diferencial. La metodología se validó en dos casos de estudio, IEEE – 14 barras y IEEE – 30 barras, el resultado obtenido fue satisfactorio, se redujo las pérdidas del sistema y se mejoró el índice de estabilidad de voltaje mediante el ajuste de las variables de control de potencia reactiva, voltajes en los generadores, cambiadores de tomas en los transformadores, y utilización de bancos de condensadores conmutables.Abstract: Reactive power management is one of the most significant tasks for control of the power system. In this work a methodology for reactive power management is proposed in order to improve the voltage stability margin in power system. A strategy for identification of voltage control areas is presented using electrical distance criterion and clustering by k-means clustering algorithm. The reactive power management is formulated as a multi-objective optimization problem for minimization of power losses and voltage stability index simultaneously with equality and inequality constraints. The problem is solved using differential evolution. The proposed methodology was tested on the standard IEEE – 14 and IEEE – 30 bus systems. The reactive power management reduces power system losses and improve the voltage stability index by adjusting the reactive power control variables such as generator voltages, transformer tap – settings and capacitor banks.Maestrí

Aplicación de la Descomposición Empírica en Modo a la Predicción del Mercado Bursátil con los Modelos de ARIMA-ARCH y Redes Neuronales Artificiales Evolutivas

Tesis de Maestría donde se propone un modelo de Ensembles de Redes Neuronales Artificiales para predecir series de tiempo financiaeras de MéxicoEl mercado bursátil es un sistema dinámico que se caracteriza por su complejidad, volatilidad, no estacionariedad, irregularidad, pero sobre todo por las repentinas y pronunciadas caídas en los precios. Dadas estas características, y con el fin de contrarrestar las fluctuaciones aparentemente aleatorias, la inherente no linealidad en los datos financieros, y puesto que en muchos de los enfoques tradicionales que abordan la predicción del mercado bursátil en periodos de crisis, estos por lo regular no son capaces de capturar de manera fiable los rasgos distintivos del fenómeno. En esta investigación, se propone como primer paso, descomponer a los indicadores que representan al mercado accionario de los Estados Unidos y México en periodos de crisis, mediante la herramienta llamada Descomposición Empírica en Modos (DEM) que se encarga de descomponer la serie original de los índices accionarios en un número finito de descomposiciones llamadas Funciones de Modo Intrínseco (FMIs) y un elemento residual. A continuación, cada una de las FMIs y el residuo, son pronosticadas individualmente, utilizando por un lado, un modelo paramétrico (Autorregresivo Integrado de Media Móvil-Modelo de Volatilidad Condicional Heterocedástico (ARIMA-ARCH)) y por otro lado, por un modelo no paramétrico Redes Neuronales Artificiales (RNAs), este último es configurado por medio de un algoritmo evolutivo llamado Selección de Características de Programación Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales (FS- EPNet). Posteriormente, se adquiere la predicción del modelo paramétrico, mediante la suma de las predicciones resultantes de cada FMI y del residuo, de igual forma se realiza el mismo procedimiento para obtener la predicción final del modelo no paramétrico. Finalmente, las predicciones de los modelos paramétrico y no paramétrico son combinadas mediante un promedio ponderado, para producir una combinación de pronósticos, estas predicciones a su vez son comparadas. Los resultados empíricos obtenidos demuestran que los modelos que colaboraron en conjunción con la técnica de descomposición de señales DEM, tienen una predicción más precisa de la crisis bursátil, a diferencia de los modelos que confeccionaron su pronóstico de manera aislada.COMECyT, CONACy

Regímenes de desempeño económico y dualismo estructural en la dinámica de las entidades federativas de México, 1970 - 2006

This paper describes the dynamics of the economic performance of the sub-national Mexican states from 1970 to 2006; the used state variables are the levels and the growth rates of the GDP per capita. The authors situate his approach in a conceptual and methodological panorama of the existent literature. Starting by the regime concept, the paper introduces a distance notion for to compare the observed paths and the clustering of the economies whose evolution is studied. The analysis shows that have existed two fundamental clusters: one of high and another of low performance, in addition of other transitory groups. In the cluster of high performance increases the number of members while in the cluster of low performance diminishes; at the same time, the article shows that the sub-national states that belong to the first cluster have had performances each time more similar. Also it confirms that the subnational states move starting from the cluster of low performance to arrive to the cluster of high performance and that the distance between both clusters has increased. These facts are interpreted basing in the concept of dual economy proposed by the development theory.economic performance; economic regime; convergence; cluster; development

Caracterización de propiedades emergentes en sistemas sociales

En esta tesis presentamos un estudio de las propiedades emergentes de sistemas com-plejos cuyas interacciones tienen origen en el comportamiento humano y en dinámicas sociales. Para ello encaramos los problemas con un enfoque interdisciplinario, utilizan-do métodos derivados de la fı́sica estadı́stica, la matemática y conceptos básicos de lasociologı́a y teorı́a del comportamiento. Los cinco capı́tulos principales de este trabajo(del 3 al 7), se resumen en las lı́neas siguientes.En el tercer capı́tulo consideramos una clase de modelo de formación de opinióndonde la diseminación de las opiniones individuales se produce a través de la difusiónde consenso y disenso local. En este contexto, estudiamos la aparición de un consensocolectivo total o un disenso máximo en arreglos unidimensionales y bidimensionales.Observamos que en ambos casos, la probabilidad de alcanzar un consenso total exhibepropiedades de escala bien definidas en función del tamaño del sistema. En particular,los sistemas bidimensionales, mostraron exponentes no triviales y puntos crı́ticos.El interés por la dinámica de formación de opinión nos llevó a encarar el experi-mento social que contamos en el capı́tulo cuatro, este experimento tiene como objetocuantificar el cambio de opiniones de un sujeto sobre un conjunto de asuntos especı́ficos,bajo la influencia de las opiniones de los demás. Registramos las respuestas cuantita-tivas de 85 sujetos a 20 preguntas antes y después de un evento de influencia, donde hicimos hincapié en caracterizar los cambios en respuestas y confianzas inducidas portal influencia. Encontramos que los cambios de confianza son en gran medida independientes de cualquier otra cantidad registrada, mientras que los cambios de opinión seobservaron muy relacionados a la confianza del sujeto. Los resultados experimentalesse utilizaron para proponer las interacciones sociales en un modelo de formación deopinión basado en agentes. En el contexto de este modelo, estudiamos la convergenciaal pleno consenso y el efecto de lı́deres de opinión sobre la distribución colectiva deopiniones.En el quinto capı́tulo proponemos un juego evolutivo de coordinación para for-malizar un modelo simplificado de la evolución de las estrategias durante el cortejohumano. La dinámica, derivada de la consideración de observaciones experimentalessobre el comportamiento social humano, el cual muchas veces es impulsado por la con-fianza en sı́ mismo y la imitación social, resulta no ser monótona. Esta propiedad dalugar a una evolución no trivial en las estrategias de los jugadores, que estudiamostanto numéricamente como analı́ticamente. Abordamos en el sexto capı́tulo un problema de propagación de información sobreredes complejas, centrando nuestro interés en estudiar el efecto de posibles fallas. Enla dinámica que proponemos, en una red de N nodos se reparten 10N paquetes deinformación con el siguiente contenido: (1) La dirección de destino, y (2) un mensaje atransmitir. Los nodos de esta red tienen la capacidad de recibir y transmitir paquetesde información, los cuales se propagan en la red con una estrategia simple: un nodoque quiere transmitir un paquete se fija si la dirección de destino es la de alguno de susvecinos, si es ası́ se lo envı́a, y si no lo envı́a a algunos de sus vecinos al azar. Proponemosque los nodos tienen una probabilidad de transmitir información errónea y modelamosdos tipos de errores posibles que pueden ser asociados a errores del tipo humano en laadministración de información. En este contexto, manteniendo la probabilidad de errorfijo, nos enfocamos en estudiar el efecto que las diferentes topologı́as de red producenen la pérdida de información global del sistema.En el contexto de los estudios de comportamiento, es sabido que el accionar de losconductores de vehı́culos en los sistemas de tránsito es clave para entender las grandescongestiones de tránsito. Abordamos este tema en el capı́tulo séptimo, donde nos pro-ponemos modelar el efecto de la colocación de un semáforo en una vı́a unidimensionaldonde los autos fluyen con condiciones de contorno abiertas en los extremos. En esteentorno, el semáforo produce una perturbación que se ve magnificada por la actitud delos conductores, las cuales las consideramos como: (1) mantener una velocidad prudentey (2) mantener una distancia prudencial entre autos. En base a esto, hicimos un estudiodel efecto de los tiempos caracterı́sticos del semáforo sobre la densidad del tránsito,observando una transición de fase abrupta entre estados de tránsito congestionados yno congestionados. Además observamos una dependencia de esta transición respectoal flujo de autos a la entrada de la calle, a partir de la cual obtuvimos un diagrama defases para el sistema, el cuál consideramos que podrı́a ser utilizado como un soporteteórico para el desarrollo tecnológico de luces de control más inteligentes.Fil: Chacoma, Andrés Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. Autor

Interacción y co-evolución social: Una aproximación computacionall al fenómeno de la emulación y su efecto en las dinámicas de consumo

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Departamento de Análisis Económico: Economía Cuantitativa. Fecha de lectura: 07-05-201