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dc.contributor.author
Caymes Scutari, Paola Guadalupe
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dc.contributor.author
Bianchini, German
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dc.contributor.author
Tardivo, María Laura
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dc.contributor.author
Mendez Garabetti, M. A.
dc.contributor.other
Gómez, Martín
dc.contributor.other
Filipussi, Dino Alberto
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dc.contributor.other
Lenzano, Luis Eduardo
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dc.date.available
2022-10-26T16:46:04Z
dc.date.issued
2021
dc.identifier.citation
Modelo para acelerar la predicción de fenómenos en métodos evolutivo-poblacionales; 15º Encuentro del Centro Internacional de Ciencias de la Tierra; Mendoza; Argentina; 2020; 178-186
dc.identifier.isbn
978-987-1323-66-1
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/175003
dc.description.abstract
La predicción de fenómenos, sean estos ambientales,climatológicos, naturales, etc., constituye un proceso complejo en el que intervienen y se interrelacionan diversas disciplinas, y suele considerarse unode los ejemplos de aplicación de ciencia computacional por antonomasia. Las ciencias formales proveen ciertos modelos que permiten representar el fenómeno en cuestión, retroalimentados con la información experta y fehaciente que brindan las ciencias experimentales y/o ingenieriles. Por su parte, las ciencias informáticas y de la computación proveen el soporte para implementar tales datos y modelos, sean estos formales, empíricos, o mixtos, y a su vez para su ejecución en pos de la obtención de la predicción deseada. La complejidad de tales sistemas suele requerir tiempos de ejecución prolongados,que en ocasiones dificultan la obtención de resultados en una ventana temporal que resulte de utilidad para la toma de decisiones que permitan evitar situaciones de riesgo y/o alto costo (por ejemplo, pérdida de vidas humanas,destrucción del medio ambiente, pérdidas edilicias o económicas, etc.) o incluso catástrofes. En este trabajo se realiza un análisis relativo a la ganancia o reducción en el tiempo de respuesta de tales sistemas a partir de la incorporación de un modelo de rendimiento para activar el proceso desintonización automática y dinámica en aplicaciones predictivas. Como objeto de estudio, se considera en particular la familia de métodos evolutivo-poblacionales, los cuales involucran algún tipo de metaheurística que a partir de una muestra o población de datos inicial evoluciona iterativamente a lo largo de sucesivas generaciones modificando la población hasta alcanzar una calidad de predicción aceptable.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Comisión Nacional de Energía Atómica
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
TOMA DE DECISIONES
dc.subject
PREVENCION
dc.subject
PREDICCION
dc.subject
CIENCIA COMPUTACIONAL
dc.subject
SINTONIZACION
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Modelo para acelerar la predicción de fenómenos en métodos evolutivo-poblacionales
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.date.updated
2022-09-14T16:11:55Z
dc.journal.pagination
178-186
dc.journal.pais
Argentina
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dc.journal.ciudad
Buenos Aires
dc.description.fil
Fil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bianchini, German. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tardivo, María Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mendez Garabetti, M. A.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.uncuyo.edu.ar/ices/upload/2021-actas-de-trabajos-completos-del-e-ices-15.pdf
dc.conicet.rol
Autor
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dc.coverage
Internacional
dc.type.subtype
Encuentro
dc.description.nombreEvento
15º Encuentro del Centro Internacional de Ciencias de la Tierra
dc.date.evento
2020-11-23
dc.description.ciudadEvento
Mendoza
dc.description.paisEvento
Argentina
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dc.type.publicacion
Book
dc.description.institucionOrganizadora
Centro Internacional para Estudios de la Tierra
dc.description.institucionOrganizadora
Comisión Nacional de Energía Atómica
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Nacional de Cuyo
dc.source.libro
Actas de Trabajos Completos del Decimoquinto Encuentro del Centro Internacional de Ciencias de la Tierra
dc.date.eventoHasta
2020-11-25
dc.type
Encuentro
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