Reducción de incertidumbre con Evolución Diferencial en la predicción de incendios forestales: Sintonización y Análisis de Parámetros

Autores
Tardivo, María Laura; Caymes Scutari, Paola Guadalupe; Bianchini, German; Mendez Garabetti, Miguel
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El modelado de cualquier fenómeno natural representa un gran desafíodesde el punto devista matemático y computacional. Pronosticar el comportamiento de losincendios forestales no es la excepción. Los modelos de predicción deincendios forestales generalmente son alimentados por parámetros deentrada que representan el estado del terreno en el instante previo a lapredicción, así como también las condiciones de las variables queintervienen en el desarrollo del incendio (velocidad y dirección delviento, humedad del terreno, tipo de vegetación). Sin embargo, para lograrcierto grado de precisión al momento de la predicción se hace necesariocontar con el valor real de cada parámetrode entrada. La falta de exactitud o incertidumbre sobre el valor de losparámetros de entrada es un problema crucial que puede producir gravesconsecuencias si la salida del modelo proporciona predicciones erróneas.Los métodos de reducción de incertidumbre permiten mejorar la calidad depredicción contrarrestando los efectos negativos que produce laimposibilidad de cuantificar los valores de los parámetros en tiempo real.Tal es el caso del método ESSIM-DE (Evolutionary Statistical System withIsland Model and Differential Evolution), el cual ha sido aplicado alproblema de predicción del comportamiento de incendios forestales.ESSIM-DE utiliza análisis estadístico, cómputo paralelo/distribuido y lametaheurística Evolución Diferencial como estrategia para la búsqueda denuevas soluciones. En el uso de toda metaheurística, es importanterealizar una correcta elección de los parámetros de entrada propios de lametaheurística, ya que de ellos depende el comportamiento de laestrategia, y en consecuencia también condiciona la calidad de lapredicción. En este trabajo se desarrolla un análisis de sintonizaciónestática de los parámetros evolutivos de ESSIMDE a fin de encontrar mejorcalidad de predicción.
Fil: Tardivo, María Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
Fil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
Fil: Bianchini, German. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
Fil: Mendez Garabetti, Miguel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; Argentina
Materia
REDUCCIÓN DE INCERTIDUMBRE
ALGORITMOS EVOLUTIVOS
PREDICCIÓN
EVOLUCIÓN DIFERENCIAL
CÓMPUTO PARALELO/DISTRIBUIDO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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