Optimización de conocimiento en ingeniería

Resumen: Los sistemas de ingeniería se componen de planes, procedimientos, equipos, recursos y maquinas. Su impacto no se limita al contexto industrial sino que también también llega a lo social, humano y económico. Por las actuales facilidades de acceso a la información, los sistemas de ingeniería se hacen cava vez mas complejos y por la vertiginosa rapidez de los cambios tecnológicos competir en este sector es cada vez mas difícil. Los ingenieros aprenden en la academia sus primeros pasos y siguen continuamente haciéndolo en el desempeño profesional al desarrollar sus productos, sean estos artefactos o diseños. En el presente, para el éxito en ingeniería el conocimiento se torna en la clave principal. En general, la generación, gestión y difusión y uso intensivo del conocimiento es un factor determinante para el desarrollo de la sociedad. En sistemas de ingeniería, el conocimiento constituye la fuente fundamental de generación de riqueza, es su principio germinal para la creatividad, la innovación y el mejoramiento continuo

Emulation of the growth of edible and medicinal mushrooms using an evolutionary algorithm with a cylindrical type genetic operator

En este artículo se describe y analiza un modelo computacional para la emulación del crecimiento del hongo Pleurotus ostreatus en una de sus primeras etapas de crecimiento. Este modelo consta de dos etapas: una primera donde se fusionan conceptos de geometría vectorial, métodos numéricos y computación evolutiva para la obtención de una superficie que describa el crecimiento bajo unas condiciones dadas de pH, T, t y Hr; y una segunda etapa en donde se hace la exploración de dicha superficie mediante un despliegue uniforme de la misma. Para esta etapa se utiliza un algoritmo evolutivo que posee un operador de mutación de exploración de la superficie que involucra conceptos de Coordenadas Cilíndricas para obtener las mejores combinaciones de valores para un crecimiento óptimo del hongo.This article describes and analyzes a computational model for growth emulation of the Pleurotus ostreatus fungus in one of its first stages of growth. This model consists of two stages: a first one where concepts of vector geometry, methods numerical and evolutionary computation to obtain a surface that describes the growth under given conditions of pH, T, t and Hr; and a second stage where it is done the exploration of said surface by means of a uniform unfolding of the same. For this stage an evolutionary algorithm is used that has a scanning mutation operator of the surface that involves concepts of Cylindrical Coordinates to obtain the best combinations of values for optimal fungus growth

Emulación del crecimiento de hongos comestibles y medicinales utilizando un algoritmo evolutivo con un operador genético de tipo cilíndrico

En este artículo se describe y analiza un modelo computacional para la emulación del crecimiento del hongo Pleurotus ostreatus en una de sus primeras etapas de crecimiento. Este modelo consta de dos etapas: una primera donde se fusionan conceptos de geometría vectorial, métodos numéricos y computación evolutiva para la obtención de una superficie que describa el crecimiento bajo unas condiciones dadas de pH, T, t y Hr; y una segunda etapa en donde se hace la exploración de dicha superficie mediante un despliegue uniforme de la misma. Para esta etapa se utiliza un algoritmo evolutivo que posee un operador de mutación de exploración de la superficie que involucra conceptos de Coordenadas Cilíndricas para obtener las mejores combinaciones de valores para un crecimiento óptimo del hongo.Palabras claves: NURBS (Non Uniform Rational Basis Splines), Coordenadas Cilíndricas, leurotus ostreatus, Superficies de Respuesta, Algoritmos Evolutivos (AE), Estrategias de Evolución (EE)

Optimum PI/PID Controllers Tuning via an Evolutionary Algorithm

In this chapter, it is demonstrated that when using advanced evolutionary algorithms, whatever the adopted system model (SOSPD, nonminimum phase, oscillatory or nonlinear), it is possible to find optimal parameters for PID controllers satisfying simultaneously the behavior of the system and a performance index such as absolute integral error (IAE). The Multidynamics Algorithm for Global Optimization (MAGO) is used to solve the control problem with PID controllers. MAGO is an evolutionary algorithm without parameters, with statistical operators, and for the optimization, it does not need the derivatives, what makes it very effective for complex engineering problems. A selection of some representative benchmark systems is carried out, and the respectively two-degree-of-freedom (2DoF) PID controllers are tuned. A power electronic converter is adopted as a case study and based on its nonlinear dynamical model, a PI controller is tuned. In all cases, the control problem is formulated as a constrained optimization problem and solved using MAGO. The results found are outstanding

IMPLEMENTACIÓN DE CPG EN ROBOTS DE LOCOMOCIÓN CONTINUA Y DISCRETA

En este artículo se presentan los algoritmos desarrollados en dos tipos de robot que desarrollan movimiento continuo y discreto. Los algoritmos corresponden al método biológico de coordinación de movimientos basado en los generadores centrales de patrones (CPG) que en los últimos años se han estado introduciendo en la robótica

Estimación de parámetros en modelos de volatilidad estocástica usando algoritmos evolutivos

Resumen: Hay situaciones en las que al analizar su comportamiento se observa que en algunas propiedades del sistema han existido periodos en los que la dispersión es mayor y otros periodos en los que la dispersión es menor, con lo que se establece que en esas propiedades se presenta volatilidad. En esas situaciones es importante determinar cuál es el comportamiento de la varianza de esas propiedades a lo largo del tiempo. En términos generales, puede decirse que la volatilidad es una estimaci6n de los cambios en una las propiedades de un sistema. Cuando la volatilidad no cambia a lo largo del tiempo y si lo hace es de forma conocida y cierta, se denomina volatilidad determinista. Si los cambios observados a lo largo del tiempo son de forma desconocida o incierta nos enfrentamos a una volatilidad de tipo estocástica. En el caso determinista se utiliza como estimación de la volatilidad Ia desviación típica de la serie. En el caso estocástico para la estimación se utilizan, entre otros, los modelos de heterocedasticidad condicional autorregresiva (modelos ARCH), Ia generalización de estos (modelos GARCH) o alguna de sus variantes. En los modelos ARCH. La modelización de la volatilidad se caracteriza porque la varianza condicional depende de las observaciones pasadas de la serie. En los modelos GARCH la modelización de la volatilidad depende de sus propios valores pasados. Sin embargo, cuando la volatilidad es estocástica nos enfrentamos en realidad al problema de tener una fuente de aleatoriedad que no puede ser eliminada fácilmente. En un sentido amplio, en los modelos de volatilidad estocástica, por un lado. Se desconoce su función de verosimilitud, y por el otro, la volatilidad es no constante, es no predecible y. es función de un proceso estocastico no observable. Esta no observabilidad del proceso estocástico generador de la volatilidad es lo que nos ha llevado a plantear la utilización de un método heurístico que evolucione la estimación de la distribución, con el fin de establecer los parámetros de los modelos de volatilidad estocástica

Un ensayo introductorio a la informática adaptativa

La adaptación de sistemas artificiales ha sido un tópico de amplia discusión en el mundo y recientemente ha resurgido con gran intensidad [Holland 93). La informática, en general, es el instrumento que mas se ha utilizado para lograr ese propósito. No obstante, el uso que del software se hace para facilitar la adaptación de otros sistemas difiere con los logros y el escaso trabajo que se tienen respecto a la consecución de software evolutivo. Las aplicaciones de informáticas son sistemas artificiales por naturaleza, se reconoce que están en permanente cambio y sin embargo se construyen de forma tal que no permiten una ágil flexibilidad. La evolución de sistemas informáticos se ha tratado de forma aislada, componente por componente, incluso dejando de lado la evolución del sistema organizacional. El proyecto CASE-UN [Hemandez 93b] enfrenta la problemática de la consecución de software adaptativo y la aborda de manera integral, desde el desarrollo de nuevas aplicaciones, pasando por su mantenimiento, hasta la renovación de los viejos sistemas informáticos, teniendo presente en todo momento, como patrón de orientación, la visión corporativa y su continua transformación respecto al entorno empresarial

IMPLEMENTACIÓN DE CPG EN ROBOTS DE LOCOMOCIÓN CONTINUA Y DISCRETA

En este artículo se presentan los algoritmos desarrollados en dos tipos de robot que desarrollan movimiento continuo y discreto. Los algoritmos corresponden al método biológico de coordinación de movimientos basado en los generadores centrales de patrones (CPG) que en los últimos años se han estado introduciendo en la robótica

Proyecto Case-un : entorno de informática adaptativa

IP 1118-14-007-9

Microbial Phenolic Metabolites Are Associated with Improved Cognitive Health<br />

Scope: Diets rich in polyphenols has been associated with better cognitive performance. The aim of this study is toassess the relationship between microbial phenolic metabolites (MPM) in urine and cognition in the context of an olderpopulation at high cardiovascular risk.Methods and results: A cross-sectional analysis is conducted in 400 individuals of the PREDIMED-Plus study. Liquidchromatography coupled to mass spectrometry is used to identify urinaryMPM.Mediterranean diet (MedDiet) adherenceis estimated with a 17-item questionnaire and cognitive function is evaluated with a battery of neuropsychological tests.Multivariable-adjusted linear regression models are fitted to assess the relationship of urinary MPM with the MedDietand cognitive tests. Protocatechuic acid and enterolactone glucuronide are associated with higher adherence to theMedDiet. Regarding cognitive function, protocatechuic acid, vanillic acid glucuronide, 3-hydroxybenzoic acid, enterodiolglucuronide, and enterolactone glucuronide are directly associated with a global composite score of all the cognitive tests.Furthermore, protocatechuic acid and enterolactone glucuronide are associated with higher scores in the Mini-MentalState Examination, whereas enterodiol glucuronide is associated with improved Clock Drawing Test scores.Conclusions: These results suggest that the MedDiet is linked to MPM associated with better cognitive performance inan older population.</p