Método de reducción de incertidumbre basado en HPC y metaheurísticas híbridas aplicado a la predicción de incendios forestales
Fecha
2017-01-01Autor
Méndez Garabetti, Miguel
Bianchini, Germán
Caymes Scutari, Paola
Tardivo, María
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el presente trabajo se presenta un proyecto de desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESS-IM). HESS-IM es un método que combina las bondades de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas:
Algoritmos Evolutivos, Evolución Diferencial y Optimización por Cúmulo de Partículas bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. Es importante mencionar que si bien el método se encuentra aún en desarrollo, existe una versión preliminar la cual ha sido implementada con Algoritmos Evolutivos y Evolución Diferencial. Ésta, ha obtenido resultados alentadores, ya que ha superado resultados obtenidos por metodologías previamente desarrolladas, sin considerar que aún resta realizar estudios más exhaustivos; los cuales podrían permitir obtener resultados de mayor calidad.
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