Ajuste de parámetros en modelos de dinámica de sistemas utilizando algoritmos genéticos

La investigación tiene como propósito explorar la factibilidad del uso de algoritmos genéticos para el ajuste de parámetros en modelos de dinámicas de sistemas. Los algoritmos evolutivos, y para nuestro caso en especial los algoritmos genéticos son sistemas inspirados en la biología basados en la co...

Full description

Autores:
Gamarra Fill, Alvaro Jr.
Gómez Rueda, Wilmer A.
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad del Magdalena
Repositorio:
Repositorio Unimagdalena
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
algorítmos genéticos
Algoritmos Evolutivos
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description La investigación tiene como propósito explorar la factibilidad del uso de algoritmos genéticos para el ajuste de parámetros en modelos de dinámicas de sistemas. Los algoritmos evolutivos, y para nuestro caso en especial los algoritmos genéticos son sistemas inspirados en la biología basados en la concepción de la evolución genética y en el concepto de la supervivencia del más apto que han demostrado a través del tiempo ser uno de los mecanismos de búsqueda y optimización más eficientes para tratar problemas de alta complejidad buscando en un espacio de soluciones posibles la mejor alternativa. Así mismo la Dinámica de Sistemas conforma toda una metodología de modelado para el estudio del comportamiento de sistemas a través de modelos de simulación asistidos por un computador, en el que se establecen relaciones entre las variables del sistema en estudio y permite obtener una clara visión de los procesos. Esta investigación pretende emplear el enfoque de Algoritmos Genéticos como herramienta alternativa de búsqueda para ajustar los parámetros implicados en un modelo de Dinámica de Sistemas, de tal manera que podamos recrear un comportamiento específico o histórico en este definido por un modelador. Esto se obtendrá a través de la implementación de ciertas codificaciones por parte del algoritmo genético que dependiendo su tipo nos arrojarán resultados considerablemente cercanos al comportamiento que se quiera obtener por parte del modelo.
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spelling Andrade Sosa, Hugo H.Gamarra Fill, Alvaro Jr.Gómez Rueda, Wilmer A.Ingeniero (a) de Sistemas2019-09-12T16:13:48Z2019-09-12T16:13:48Z20072007La investigación tiene como propósito explorar la factibilidad del uso de algoritmos genéticos para el ajuste de parámetros en modelos de dinámicas de sistemas. Los algoritmos evolutivos, y para nuestro caso en especial los algoritmos genéticos son sistemas inspirados en la biología basados en la concepción de la evolución genética y en el concepto de la supervivencia del más apto que han demostrado a través del tiempo ser uno de los mecanismos de búsqueda y optimización más eficientes para tratar problemas de alta complejidad buscando en un espacio de soluciones posibles la mejor alternativa. Así mismo la Dinámica de Sistemas conforma toda una metodología de modelado para el estudio del comportamiento de sistemas a través de modelos de simulación asistidos por un computador, en el que se establecen relaciones entre las variables del sistema en estudio y permite obtener una clara visión de los procesos. Esta investigación pretende emplear el enfoque de Algoritmos Genéticos como herramienta alternativa de búsqueda para ajustar los parámetros implicados en un modelo de Dinámica de Sistemas, de tal manera que podamos recrear un comportamiento específico o histórico en este definido por un modelador. Esto se obtendrá a través de la implementación de ciertas codificaciones por parte del algoritmo genético que dependiendo su tipo nos arrojarán resultados considerablemente cercanos al comportamiento que se quiera obtener por parte del modelo.Submitted by Juan Rondón (juandrondon4@gmail.com) on 2018-11-28T15:14:31Z No. of bitstreams: 1 IS-00035.pdf: 1320307 bytes, checksum: 6b8fb9e22348a750b610034be37e7c6f (MD5)Approved for entry into archive by John Esteban Ramirez Rios (jramirezr@unimagdalena.edu.co) on 2019-09-12T16:13:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IS-00035.pdf: 1320307 bytes, checksum: 6b8fb9e22348a750b610034be37e7c6f (MD5)Made available in DSpace on 2019-09-12T16:13:48Z (GMT). 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