Desarrollo de un algoritmo de solución directa para el cálculo de distribuciones óptimas de cultivos bajo riego deficitario controlado

La adecuada gestión de un recurso natural cada vez más escaso, como es el agua, implica maximizar la eficiencia en su uso. Desde el punto de vista de una explotación agraria, es de la máxima importancia encontrar la distribución óptima de cultivos que maximice el margen bruto obtenido con el agua de riego disponible. Actualmente, los métodos de optimización disponibles para resolver este problema no lineal, recurren a métodos de optimización heurísticos de propósito general mucho más lentos y menos eficientes de lo que sería un algoritmo de optimización de solución directa, donde se conocen los mecanismos involucrados y las sinergias existentes entre los cultivos para la obtención de la solución óptima del problema. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un algoritmo de solución directa capaz de determinar la distribución óptima de cultivos que sea compatible con el modelo MOPECO (Modelo de Optimización Económica del agua de riego). La solución óptima se consigue con sólo uno o dos cultivos, pero esta solución no es la más adecuada desde el punto de vista agronómico (p.e. rotación de cultivos, PAC, etc.), por lo que ha sido necesario adaptar el algoritmo desarrollado para manejar este tipo de situaciones. Para una hipotética explotación de 100 ha, considerando 10 cultivos diferentes y 11 escenarios de volumen de agua total disponible, se han comparado los resultados del algoritmo desarrollado con las soluciones ofrecidas por el software de optimización LINGO y los algoritmos genéticos. El algoritmo desarrollado consigue márgenes brutos un 0,5% inferiores a los de LINGO, y un 1,1% mayores que los algoritmos genéticos, reduciendo el tiempo de cálculo entre 50-100 y 2000 veces, respectivamente

Algoritmos paralelos para la resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias mediante OpenMP

Proceeding of: XIV Jornadas de Paralelismo, Leganés, Madrid (Spain), 15-17, septiembre, 2003En los últimos años está adquiriendo un gran auge el estudio de los métodos numéricos para la resolución Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (ODE’s). Muchos de los métodos numéricos existentes se basan en la aproximación de un modelo continuo mediante un modelo discreto y el cálculo de una solución aproximada en un conjunto finito de puntos. En [1] se presenta una nueva aproximación al cálculo de ODE’s donde la principal aportación pasa por permitir una solución del problema independientemente de que el Jacobiano sea o no invertible. En el presente trabajo se presenta un nuevo algoritmo basado en [1] que permite la resolución de ODE’s. Además, se ha llevado a cabo una implementación paralela sobre arquitecturas de memoria compartida de dicho algoritmo. Tanto el algoritmo secuencial como el algoritmo paralelo desarrollado se han implementado utilizando librerías estándar tanto en el cómputo como en la comunicación en aras de obtener portabilidad, robustez y eficiencia

Modelamiento y simulación de algoritmos adaptivos de alocación de bits para sistemas multiuser

Este proyecto se enfoca en el análisis y desarrollo de un algoritmo que nos permitirá entender con mayor facilidad lo que es la alocación adaptiva de bit en un sistema multiuser OFDM.La solución que hemos planteado para el desarrollo de este proyecto es de tipo “Multi-userdiscrete bit-loading”, la cual podremos ver desarrollada más adelante {3.3}, pero que con una sencilla explicación podemos decir que esta solución trata de encontrar la forma más optima de transmitir una cierta cantidad de bits, con el único propósito de minimizar la potencia total de transmisión.la solución planteada será desarrollada en un escenario específico con valores determinados con la finalidad de que cumpla con las condiciones necesarias para trabajar en un medio VDSL2. Gracias a análisis realizado se pudo verificar la eficiencia del algoritmo y la gran utilidad al momento de realizar la alocación ya que permite minimizar al máximo la potencia total de transmición. El algoritmo planteado en este proyecto fue desarrollado en el software MATLAB, ya que consideramos que es un software nos permite recopilar datos de una manera más real, con el propósito de brindar la explicación más clara a lector

Diseño e implementación de un controlador pid autoajustable basado en un algoritmo híbrido

Se aborda el estudio y aplicación de los clasificados como algoritmos heurísticos, los cuales son considerados técnicas que pueden dar una solución óptima de un problema a un costo computacional razonable, pero no garantizan lograr la solución en todos los casos, y son aplicados a problemas complejos donde los espacios de búsqueda de soluciones son indefinidos, y donde algoritmos como los determinísticos no logran encontrar solución, además de requerir un tiempo exponencial de ejecución. El algoritmo desarrollado (AHHLD) no solo es capaz de sintonizar sino también de optimizar los parámetros del controlador tipo PID, mediante la función objetivo del algoritmo, integrada a partir de las tres características del rendimiento del sistema (Mp, st y rt). Respecto al control PID, dentro de la implementación en simulaciones, presenta resultados ideales, debido a que no se toman en cuenta muchas de las limitantes de los sistemas reales.CONACY

Solución Multietapa para Diagnóstico del Ritmo Cardíaco durante la Resucitación Cardiopulmonar

Las compresiones torácicas durante la terapia de resucitación cardiopulmonar (RCP) inducen artefactos en el ECG comprometiendo el diagnóstico de los algoritmos de análisis de ritmo. El objetivo de este trabajo es diseñar un método que diagnostique con precisión el ritmo durante la RCP evitando así tener que interrumpir la terapia. Para ello se diseñó un algoritmo multi-etapa (AME) que incluye dos filtros para la supresión del artefacto basados en un algoritmo recursivo de mínimos cuadrados (RLS), el algoritmo de análisis de ritmo de un desfibrilador comercial y un clasificador de ritmos basado en la pendiente del ECG. Se usó una base de datos compuesta por 87 ritmos desfibrilables y 285 no-desfibrilables adquiridos de pacientes en parada cardiorrespitatoria extra-hospitalaria. Para la optimización y validación de la solución AME los datos se dividieron aleatoriamente por pacientes en un conjunto de entrenamiento (70%) y otro de prueba (30%). Este proceso se repitió 500 veces para estimar la distribución estadística de la sensibilidad (Se), especificidad (Sp) y precisión (Acc) de la solución AME. Los valores medios (desviación estándar) de Se, Sp y Acc fueron 92.1% (6.0), 92.4% (2.9) y 92.2% (3.0), respectivamente. La solución mejora resultados anteriores por hasta 5 puntos de precisión

Una contribución al análisis de problemas de flujo compresible sin utilización de viscosidad artificial

En este trabajo se presentan unas técnicas desarrolladas con el objeto de obtener un algoritmo para la solución de problemas de flujo compresible sin la aplicación de términos de viscosidad artificial. Esto es motivado por el hecho de que si bien la calidad de la solución obtenida mediante procedimientos conocidos es muy buena -en particular los choques y las capas límite son capturados de manera muy precisa y sin oscilaciones-, en muchas ocasiones es preciso recurrir a la pericia del usuario para ajustar unos coeficientes de difusión artificial para preservar la monotonicidad de la solución, en particular cuando en la misma aparecen choques como es el caso de problemas transónicos y supersónicos. Las ideas propuestas se basan en aumentar la viscosidad numérica propia de un algoritmo conocido (Taylor Galerkin), teniendo en cuenta las velocidades de transporte de cada ecuación. Este tipo de técnica resulta adecuada para problemas subsónicos, pero en problemas supersónicos e hipersónicos, las discontinuidades (choques) que aparecen en la solución son muy severas y hacen que la viscosidad numérica sea insuficiente para eliminar las oscilaciones. Se resuelven algunos ejemplos de flujo subsónico para un perfil NACA0012 mediante las ecuaciones de Euler. Se estudia el mismo problema a número de Mach creciente hasta llegar a un problema transónico con aparición de un choque.Peer Reviewe

Una contribución al análisis de problemas de flujo compresible sin utilización de viscosidad artificial

En este trabajo se presentan unas técnicas desarrolladas con el objeto de obtener un algoritmo para la solución de problemas de flujo compresible sin la aplicación de términos de viscosidad artificial. Esto es motivado por el hecho de que si bien la calidad de la solución obtenida mediante procedimientos conocidos es muy buena -en particular los choques y las capas límite son capturados de manera muy precisa y sin oscilaciones-, en muchas ocasiones es preciso recurrir a la pericia del usuario para ajustar unos coeficientes de difusión artificial para preservar la monotonicidad de la solución, en particular cuando en la misma aparecen choques como es el caso de problemas transónicos y supersónicos. Las ideas propuestas se basan en aumentar la viscosidad numérica propia de un algoritmo conocido (Taylor Galerkin), teniendo en cuenta las velocidades de transporte de cada ecuación. Este tipo de técnica resulta adecuada para problemas subsónicos, pero en problemas supersónicos e hipersónicos, las discontinuidades (choques) que aparecen en la solución son muy severas y hacen que la viscosidad numérica sea insuficiente para eliminar las oscilaciones. Se resuelven algunos ejemplos de flujo subsónico para un perfil NACA0012 mediante las ecuaciones de Euler. Se estudia el mismo problema a número de Mach creciente hasta llegar a un problema transónico con aparición de un choque.Peer Reviewe

Una propuesta para la carga de contenedores en la empresa CMPC.

131 p.El presente trabajo consiste en solucionar de manera eficiente un problema de carga de contenedores para exportar cartulina en una empresa papelera. El problema de carga de contenedores es un problema clásico de optimización combinatorial y de la línea de los llamados "corte de piezas". En lenguaje informático se diría que pertenece a la familia de problemas NP-hard, por el hecho de que no se conoce un algoritmo de orden polinomial que lo resuelva, y luego se considera de gran dificultad computacional. Para lograr la solución a este tipo de problema, se implementa una heurística en base a trabajos anteriormente planteados que lo resuelva en tiempo relativamente corto y se ajusta un modelo matemático entero mixto. Para la modelación matemática del problema se utiliza un modelo PLE al que se hicieron algunas modificaciones necesarias para adaptarlo a las características propias de la aplicación específica del problema. El algoritmo heurístico seleccionado resuelve de manera satisfactoria los problemas que poseen un alto grado de variabilidad en los elementos. Para evaluar el desempeño del algoritmo heurístico implementado, se realiza una comparación con un software comercial. Esta se aplica sobre una cierta muestra de problemas reales y otros que aparecen en los artículos relacionados al tema. Se implementa el modelo matemático y se ingresa al solver de optimización CPLEX con el objeto de poder observar el "GAY' que se produce entre la solución exacta y la heurística, de modo evaluar la calidad de la solución. Los resultados obtenidos superaron las expectativas del trabajo, no obstante a ello dan pie para profundizar en el tema, ya sea complementar el trabajo hecho con una interfaz gráfica amistosa y/o modificar la operatoria del algoritmo en busca de mejores soluciones

Implementación del algoritmo UEGO sobre el entorno Matlab como alternativa al toolbox de optimización

Los algoritmos de optimización global son muy usados en el sector científico como herramienta de apoyo a su investigación particular. A menudo se utiliza el toolbox de optimización de Matlab debido a su sencillez de uso y configuración y a su plena integración en el potente entorno de trabajo matemático. En este trabajo se realiza la implementación del algoritmo evolutivo UEGO para Matlab como alternativa a los algoritmos de dicho toolbox. En concreto UEGO mejora la solución del algoritmo genético de Matlab ya que evita bloquearse en óptimos locales

Estructuración y aplicación de un algoritmo cultural en la optimización de un portafolio de inversión

Tomando como base los aspectos fundamentales del método de computo evolutivo estocástico, el cual usa procesos aleatorios para determinar la dirección de búsqueda de una solución, para este caso en particular y mediante la estructuración en Matlab de un código que permitió ejecutar el Algoritmo Cultural propuesto por Robert G. Reynolds en 1978; abordando el problema de la optimización de portafolios de inversión bajo el modelo de Harry Markowitz presentado en 1952; como alternativa metodológica, permitiendo generar un portafolio de inversión eficiente, estable y diversificado; bajo el criterio de máximo beneficio o mínimo riesgo; se analizaron los dos criterios para 2, 5 y 8 diferentes grupos de acciones que conformarían el portafolio; bajo un ambiente de Algoritmo Cultural y se confrontó frente a un Algoritmo Genético convencional y un Algoritmo de Ascenso a la Colina; permitiendo de esta forma presentar una propuesta para la diversificación del portafolio