Método híbrido de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales

Abstract

Los incendios forestales causan anualmente grandes perdidas y daños alrededor del mundo. El pronóstico del comportamiento de un incendio puede ser una herramienta fundamental para tomar decisiones en situaciones de emergencia. Sin embargo, este proceso suele estar afectado por la existencia de incertidumbre en las variables que alimentan al modelo. Por este motivo, desde diferentes áreas, se trabaja en el desarrollo y perfeccionamiento de métodos que permiten reducir los efectos de la incertidumbre y obtener predicciones m as precisas. En este trabajo se presenta un método h brido de reducción de incertidumbre que combina las virtudes de dos metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos y Evolución Diferencial. Dicho método se denomina Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESS-IM).