Modelo para acelerar la predicción de fenómenos en métodos evolutivo-poblacionales

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.