Aplicación de Algoritmos Genéticos en datos meteorológicos para aumentar la producción de Cacao en la Provincia de Pastaza.
El uso de nuevas tecnologías en el campo agrícola es de gran importancia y eficiencia para pequeños y grandes productores, ya que mediante la aplicación de algoritmos genéticos y predictores se podría obtener un nuevo mecanismo de siembra para lograr resultados favorables como ahorro de tiempo y din...
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2020
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| spelling | Aplicación de Algoritmos Genéticos en datos meteorológicos para aumentar la producción de Cacao en la Provincia de Pastaza.Loor Manzano, Ángel MiguelALGORITMO GENÉTICODATOS METEOROLÓGICOSPREDICCIÓN CLIMÁTICAPRODUCCIÓN CACAOEl uso de nuevas tecnologías en el campo agrícola es de gran importancia y eficiencia para pequeños y grandes productores, ya que mediante la aplicación de algoritmos genéticos y predictores se podría obtener un nuevo mecanismo de siembra para lograr resultados favorables como ahorro de tiempo y dinero.El presente artículo científico está orientado a la aplicación de un algoritmo genético y un algoritmo predictor del clima, con el objetivo de dar a conocer el tiempo optimo de siembra de la planta de cacao y así tener beneficios como tener una producción rentable, mejorar la calidad del producto para exportación y mejorar la calidad de vida de los productores. La línea de investigación que se desarrolló fue inteligencia artificial, la cual se fundamentó bibliográficamente bajo investigaciones científicas con temas relacionados a algoritmos de optimización, algoritmos genéticos y también investigaciones relacionadas a la predicción del tiempo mediante datos históricos, se utilizó una metodología de desarrollo RAD para poder desarrollar un prototipo altamente funcional en un buen tiempo, dado que se necesitó los resultados arrojados por la aplicación Web para poder realizar la discusión pertinente. La aplicación web se realizó con el lenguaje de programación PHP montado en un servidor WAMP, para el desarrollo se utilizó el editor de código Visual Studio Code, que dió como resultados positivos la predicción del clima de todo el año 2020 y con refuerzo del algoritmo genético se obtuvo las semanas óptimas en las cuales los productores podrían tener una referencia científica para la siembra, con sus respectivas variables.Yaguar Mariño, Jorge Jairo2021-09-13T19:24:37Z2021-09-13T19:24:37Z2020-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/13353spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Regional Autónoma de los Andesinstname:Universidad Regional Autónoma de los Andesinstacron:UNIANDES2021-09-13T19:24:41Zoai:dspace.uniandes.edu.ec:123456789/13353Institucionalhttps://dspace.uniandes.edu.ec/Institución privadahttps://www.uniandes.edu.ec/https://dspace.uniandes.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:4552021-09-13T19:24:41Repositorio Universidad Regional Autónoma de los Andes - Universidad Regional Autónoma de los Andesfalse |
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