Paralelización de un algoritmo genético para el problema del agente viajero

En el presente trabajo se muestra el uso de software para la implementación secuencial, paralela y distribuida de un algoritmo genético para tratar el problema del agente viajero. La implementación está hecha usando software libre. Como resultados se muestra el uso de diferentes operadores genéticos y la generación de archivos de trazas para monitorear gráficamente la ejecución del algoritmo

Paralelización de métodos de aprendizaje semi-supervisado basados en grafos

El aprendizaje computacional es un área de estudio de algoritmos para obtener predictores basados en información obtenida de experiencias pasadas. Consiste en métodos que permiten que un sistema aprenda a descubrir patrones, tendencias y relaciones entre los datos, que pueden ser usados para la solución de problemas en áreas de ingeniería. El proceso de aprendizaje puede dividirse en tres tipos: aprendizaje supervisado, no-supervisado, y semi-supervisado. Los algoritmos de aprendizaje semi-supervisado tienen como característica principal que requieren una cantidad reducida de datos con información de clase para su entrenamiento, pero son capaces de aprovechar además la información geométrica de una gran cantidad de elementos que no tienen etiqueta. Estos algoritmos pueden alcanzar rendimientos similares o superiores a los supervisados. Dentro de las técnicas de Aprendizaje Semi-Supervisado, sobresalen los métodos basados en grafos que representan cada muestra como un nodo y sus relaciones como arcos. Entre sus principales ventajas destacan que hay métodos matemáticos muy sólidos para interpretar y obtener sus propiedades; así mismo, a menudo tienen un objetivo global convexo, presentando altas garantías de convergencia. Esto último resulta atractivo para aplicarlo en problemas con cantidades grandes de datos que pueden ser modelados con grafos de manera natural como son: clasificación de páginas Web, sistemas de seguridad, reconocimiento de voz, entre otros. Para el procesamiento de grafos grandes se han desarrollado métodos muy sólidos que permiten soluciones escalables usando Cómputo de Alto Rendimiento. El Cómputo de Alto Rendimiento es una herramienta que permite tratar problemas a una velocidad mucho mayor cuando existe una forma de distribuir y paralelizar el procesamiento de los cálculos. Por otro lado, existen problemas que requieren una gran cantidad de datos, y su almacenamiento en equipos comunes no es posible. Otra ventaja destacable de esta tecnología consiste en que es posible distribuir los archivos para su procesamiento en sistemas de archivos distribuidos, o simplemente a través de varios equipos interconectados por una red local, es decir, existen las condiciones para acceder a ellos en el momento que se requieran de manera independiente. Los algoritmos paralelizados en el presente proyecto de tesis son: el Algoritmo de Propagación de Etiquetas, que tiene por idea principal que puntos cercanos deben tener etiquetas similares, de esta forma, los nodos etiquetados propagan sus etiquetas a los nodos vecinos que no la tienen. La segunda implementación consiste en el Algoritmo de Propagación de Etiquetas usando el Criterio del Costo Cuadrático, éste trata de aprovechar la información generada por la geometría de las relaciones entre los nodos usando la regla de los k-vecinos más cercanos y una medida de similaridad basada en la distancia Euclidiana. En el presente trabajo, el uso del cómputo paralelo y distribuido permitió mejorar los tiempos de respuesta de los algoritmos al distribuir el procesamiento en diferentes unidades de procesamiento y/o otros equipos interconectados a través de una red. Las pruebas realizadas fueron hechas sobre conjuntos de datos medianos y grandes, el rendimiento de clasificación obtenida en ambos algoritmos es similar a los de otros autores usando otros algoritmos de aprendizaje supervisado y semi-supervisado. En este trabajo además se reportan las mejoras en tiempo de ejecución de entre 3x a 7x veces para la implementación paralela con respecto a la implementación secuencial y se reporta el procesamiento de un conjunto con hasta 80,000 elementos usando una implementación distribuida

Predicción del riesgo crediticio a microfinanciera usando aprendizaje computacional

El principal riesgo que enfrentan las Sociedades Cooperativas de Ahorro y Préstamo según la Comisión Nacional Bancaria y de Valores, es el crédito. En este artículo se aplican modelos híbridos de aprendizaje computacional para la predicción del riesgo crediticio de solicitudes de clientes pertenecientes a estas sociedades, además se describe la importancia de la selección de características y la reducción de la dimensionalidad, combinando métodos de aprendizaje no supervisado y supervisado.Los experimentos mostraron que los modelos híbridos en conjunto con técnicas de selección de características superan a los algoritmos de aprendizaje computacional de manera individual utilizando todas las características de los conjuntos de datos analizados. Los conjuntos están desbalanceados, por lo cual se utiliza el método de SMOTE para sobremuestrear la clase minoritaria y equilibrar la cantidad de elementos durante el entrenamiento.Los resultados obtenidos confirman que la combinación de métodos no supervisados y supervisados generan una mejora del 6% en el accuracy en comparación con los modelos del estado del arte y 10% en la reducción del error del tipo II para las bases de datos públicas analizadas

Propuesta de un prototipo de concentrador solar para la destilación de mezcal en la región mixteca oaxaqueña

"Los concentradores cilindro-parabólicos (CCP) son captadores solares que transfieren la energía térmica de la radiación solar concentrada en una línea focal a un fluido de trabajo. Al calentar un fluido se consigue elevar la temperatura de este dentro de un rango de 35°-300°, haciendo a los CCP ideales para acoplarse a una diversidad de procesos industriales. Los concentradores solares están compuestos de una superficie reflejante colectora, un tubo receptor, el fluido, y de un sistema electro-mecánico para el seguimiento solar. Generalmente, para la superficie del concentrador se usa una placa metálica pulida o una placa de aluminio con una película reflejante. En este trabajo se presenta el proceso de diseño y manufactura de un prototipo de concentrador solar del tipo parabólico. Para lograr un desempeño eficiente se utilizaron técnicas de manufactura asistida por computadora CAM en la elaboración de la estructura de soporte de la superficie y así garantizar una geometría parabólica. Se utilizó, temporalmente para fines de demostración, una placa de acrílico acabado espejo como superficie reflexiva. Los resultados obtenidos muestran que es factible de utilizar concentradores solares en procesos industriales como en la destilación del mezcal.