Increase in the quality of the prediction of a computational wildfire behavior method through the improvement of the internal metaheuristic

Authors
Méndez, Miguel Ángel; Bianchini, German; Caymes Scutari, Paola Guadalupe; Tardivo, María Laura
Publication Year
2016
Language
English
Format
article
Status
Published version
Description
Wildfires cause great losses and harms every year, some of which are often irreparable. Among the different strategies and technologies available to mitigate the effects of fire, wildfire behavior prediction may be a promising strategy. This approach allows for the identification of areas at greatest risk of being burned, thereby permitting to make decisions which in turn will help to reduce losses and damages. In this work we present an Evolutionary-Statistical System with Island Model, a new approach of the uncertainty reduction method Evolutionary-Statistical System. The operation of ESS is based on statistical analysis, parallel computing and Parallel Evolutionary Algorithms (PEA). ESS-IM empowers and broadens the search process and space by incorporating the Island Model in the metaheuristic stage (PEA), which increases the level of parallelism and, in fact, it permits to improve the quality of predictions.
Fil: Méndez, Miguel Ángel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Mendoza-San Juan; Argentina
Fil: Bianchini, German. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
Fil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina
Fil: Tardivo, María Laura. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Ingeniería en 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
Subject
PARALLEL EVOLUTIONARY ALGORITHMS
SIMULATION
STATISTICAL SYSTEM
UNCERTAINTY REDUCTION
WILDFIRE BEHAVIOR PREDICTION
Ciencias de la Computación
Ciencias de la Computación e Información
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
Access level
Restricted access
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repository
CONICET Digital (CONICET)
Institution
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identifier
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/59269