Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Facultad de Informátic

Formulación de un examen académico óptimo

The aim of this paper is to formulate an optimal academic exam for a given subject. To do this, the probability is first modelled of a student passing the exam according to the number of units he studies and the professor evaluates. That simulation model is developed by performing a probabilistic analysis. An optimal exam is then defined as the one that awards the grade that the student deserves. Therefore, in an optimal exam, approve those who deserve to approve, and disapprove those that do not deserve to approve. Besides, this exam must respect the limitations of time and effort that the professor imposes. Based on this definition and using the simulation model, an INLP type optimization model is formulated. This optimization model determines the number of units the professor must evaluate to maximize the probability of getting an optimal exam.El objetivo de este trabajo es formular un examen académico óptimo para una materia dada. Para ello, primero, se modela la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen en función del número de unidades que estudia y de las que el profesor evalúa. Ese modelo de simulación es desarrollado realizando un análisis probabilístico. Un examen óptimo es luego definido como aquel que asigna la nota que el estudiante merece. Por lo tanto, en un examen óptimo, aprueban quienes merecen aprobar, y desaprueban quienes no merecen aprobar. Además, el examen debe respetar las limitaciones de tiempo y esfuerzo que el profesor impone. En base a esta definición y usando el modelo de simulación, se formula un modelo de optimización del tipo INLP. Este modelo de optimización determina el número de unidades que el profesor debe evaluar para maximizar la probabilidad de conseguir un examen óptimo.Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; ArgentinaFil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Argañaraz, Jorgelina Francisca. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentin

Diseño simplificado de controladores fuzzy MIMO con estructuras fuzzy SISO

El diseño de controladores fuzzy a lazo cerrado puede resultar relativamente simple a partir de las variables de control estándares, tales como error, variación de error y/o suma de errores, requiriendo un conocimiento mínimo de la dinámica del sistema a controlar. La simplicidad mencionada no lo es tanto cuando se trata con estructuras de tipo MIMO, ya que las relaciones entre múltiples variables hacen necesarias reglas de control más complejas. En este trabajo se propone un procedimiento de diseño de sistemas de control tipo MIMO basados en lógica fuzzy, sin mayores requerimientos de conocimiento experto del sistema a controlar, utilizando una configuración novedosa con sistemas de inferencia fuzzy simples tipo SISO. El procedimiento se aplica en el diseño de un controlador para un mezclador de corrientes líquidas en línea. Mediante pruebas realizadas, se analiza el desempeño del controlador diseñado y se lo compara con el desempeño de un controlador fuzzy MIMO estándar diseñado para la misma planta.V Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Controlador neuronal incremental aplicado a un mezclador de flujos

En este trabajo se diseña e implementa un controlador tipo MIMO basado en redes neuronales artificiales, aplicado a un modelo de mezclador de corrientes líquidas, configurado sobre el entorno de simulación gráfica de Matlab®. Se destaca una particular metodología de entrenamiento del controlador neuronal, basada en un punto de operación genérico asociado a un reducido entorno del espacio de datos definidos en forma incremental, permitiendo una importante reducción de datos de aprendizaje y esfuerzo computacional. El desempeño del controlador es comparado con otro controlador neuronal similar configurado bajo un proceso de entrenamiento estándar. Los resultados obtenidos permiten apreciar las ventajas del método de control incremental.IV Workshop procesamiento de señales y sistemas de tiempo real.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño simplificado de controladores fuzzy MIMO con estructuras fuzzy SISO

El diseño de controladores fuzzy a lazo cerrado puede resultar relativamente simple a partir de las variables de control estándares, tales como error, variación de error y/o suma de errores, requiriendo un conocimiento mínimo de la dinámica del sistema a controlar. La simplicidad mencionada no lo es tanto cuando se trata con estructuras de tipo MIMO, ya que las relaciones entre múltiples variables hacen necesarias reglas de control más complejas. En este trabajo se propone un procedimiento de diseño de sistemas de control tipo MIMO basados en lógica fuzzy, sin mayores requerimientos de conocimiento experto del sistema a controlar, utilizando una configuración novedosa con sistemas de inferencia fuzzy simples tipo SISO. El procedimiento se aplica en el diseño de un controlador para un mezclador de corrientes líquidas en línea. Mediante pruebas realizadas, se analiza el desempeño del controlador diseñado y se lo compara con el desempeño de un controlador fuzzy MIMO estándar diseñado para la misma planta.V Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Controlador neuronal incremental aplicado a un mezclador de flujos

En este trabajo se diseña e implementa un controlador tipo MIMO basado en redes neuronales artificiales, aplicado a un modelo de mezclador de corrientes líquidas, configurado sobre el entorno de simulación gráfica de Matlab®. Se destaca una particular metodología de entrenamiento del controlador neuronal, basada en un punto de operación genérico asociado a un reducido entorno del espacio de datos definidos en forma incremental, permitiendo una importante reducción de datos de aprendizaje y esfuerzo computacional. El desempeño del controlador es comparado con otro controlador neuronal similar configurado bajo un proceso de entrenamiento estándar. Los resultados obtenidos permiten apreciar las ventajas del método de control incremental.IV Workshop procesamiento de señales y sistemas de tiempo real.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Controlador neuronal incremental aplicado a un mezclador de flujos

En este trabajo se diseña e implementa un controlador tipo MIMO basado en redes neuronales artificiales, aplicado a un modelo de mezclador de corrientes líquidas, configurado sobre el entorno de simulación gráfica de Matlab®. Se destaca una particular metodología de entrenamiento del controlador neuronal, basada en un punto de operación genérico asociado a un reducido entorno del espacio de datos definidos en forma incremental, permitiendo una importante reducción de datos de aprendizaje y esfuerzo computacional. El desempeño del controlador es comparado con otro controlador neuronal similar configurado bajo un proceso de entrenamiento estándar. Los resultados obtenidos permiten apreciar las ventajas del método de control incremental.IV Workshop procesamiento de señales y sistemas de tiempo real.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Determining the optimal instrumentation for a system

En la operación de plantas químicas, es de fundamental importancia tener un conocimiento lo más completo y exacto posible del estado del proceso que se está supervisando; para ello, se instalan sensores en puntos específicos de la planta. La calidad de los datos así recolectados no tiene la exactitud ni la precisión requeridas para utilizarlos directamente; por ese motivo, se emplean diversas técnicas de procesamiento con el fin de lograr una estimación correcta del estado del proceso. En este trabajo, se presenta un método para determinar la cantidad y localización de sensores en un sistema para estimar con la máxima precisión las variables y los parámetros del mismo, manteniendo al mínimo el costo total de la instrumentación. El método propuesto emplea dos modelos de optimización anidados. Además, se presenta también un modelo simplificado que es válido bajo condiciones que normalmente se cumplen. Este modelo simplificado es aplicado en un ejemplo. Los resultados obtenidos muestran el gran impacto que el método propuesto puede tener en la calidad de la estimación producida, como así también en la reducción del costo de la instrumentación requerida.In the operation of chemical plants, it is of fundamental importance to have a knowledge as complete and accurate as possible of the process state being monitored; For this purpose, sensors are installed at specific points in the plant. The quality of the data thus collected does not have the accuracy nor precision required to use them directly; for this reason, various processing techniques are used in order to achieve a correct estimation of the process state. In this paper, we present a method to determine the amount and location of sensors in a system to estimate their variables and parameters with maximum precision, keeping the total cost of the instrumentation to a minimum. The proposed method employs two nested optimization models. In addition, a simplified model is also presented that is valid under conditions that are normally met. This simplified model is applied in an example. The results obtained show the great impact that the proposed method can have on the quality of the estimation produced, as well as on the reduction of the cost of the required instrumentation.Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Católica de Santiago del Estero; ArgentinaFil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentin