Estimación de Parámetros en Ecuaciones Diferenciales Ordinarias. Aplicación de la Inteligencia Artificial.

Predecir el comportamiento de un fenómeno, sujeto a experiencia sensible, así como establecer las variables y parámetros involucrados en la estructura del modelo matemático consecuente; adquiere un grado alto de complejidad, el cual ha evolucionado en los últimos años al establecer nuevas metodologías para la estimación de parámetros y resultados verosímiles. Estas nuevas técnicas de optimización son innovadoras pues tienen como principal característica el simular la inteligencia colectiva de especies animales como: abejas, lobos, aves entre otros. Esta propiedad permite adquirir soluciones a modelos estocásticos, que antes con el uso de métodos clásicos se tornaba una tarea inverosímil. El presente trabajo propone desarrollar una aplicación web que permita la ejecución de algoritmos fundamentados en inteligencia colectiva, mediante el manejo de librerías y frameworks relativos a la visualización y análisis de datos, con la finalidad de documentar y comparar el rendimiento de PSO con otros algoritmos semejantes, en la estimación de parámetros de ecuaciones diferenciales ordinarias. Analizaremos, casos de estudio con datos experimentales reales, a través de la investigación bibliográfica, y ejecutaremos los algoritmos propuestos para simular datos obtenidos de un modelo matemático con el fin de establecer estadísticas referentes al rendimiento y precisión de los parámetros resultantes del proceso de estimación.

• Hovedforfatter: Benavides Medina, Paul Esteban (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2022
• Fag: Estimación; Inteligencia colectiva; Estocástico; PSO
• Online adgang: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/31712