Control óptimo de un sistema de presas: un enfoque de perturbaciones pequeñas a la solución de programación dinámica estocástica

JAIME COLLADO MOCTEZUMA (1993, [Artículo])

Un número importante de problemas hidrológicos prácticos, entre ellos la optimización de la operación de un sistema de presas, puede formularse mediante programación dinámica estocástica. Sin embargo, un método de solución factible no existe, excepto para problemas con estructura lineal-cuadrática o para sistemas con pocas variables de estado. Este artículo propone un método analítico-numérico a la solución del control óptimo estocástico de malla cerrada. La solución óptima está dada por el control determinístico más un término de corrección que toma en cuenta los efectos de la estocasticidad en una caracterización de segundos momentos. Se supone que dicho término es pequeño en comparación con el control determinístico y se obtiene una solución de perturbaciones pequeñas. Este método puede ser usado como una solución subóptima para problemas donde no es factible usar programación estocástica clásica. Comparaciones con métodos convencionales muestran que el método ofrece resultados muy cercanos al óptimo, incluso cuando la hipótesis de perturbaciones pequeñas es sólo aproximadamente satisfecha. Una ventaja atractiva del método propuesto es que no requiere discretización de las variables de estado ni de las de control, eludiendo el así llamado maleficio de la dimensionalidad.

Presas Modelos estocásticos Análisis numérico INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Attribute selection impact on linear and nonlinear regression models for crop yield prediction

JUAN FRAUSTO SOLIS WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2014, [Artículo])

Efficient cropping requires yield estimation for each involved crop, where data-driven models are commonly applied. In recent years, some data-driven modeling technique comparisons have been made, looking for the best model to yield prediction. However, attributes are usually selected based on expertise assessment or in dimensionality reduction algorithms. A fairer comparison should include the best subset of features for each regression technique; an evaluation including several crops is preferred. This paper evaluates the most common data-driven modeling techniques applied to yield prediction, using a complete method to define the best attribute subset for each model. Multiple linear regression, stepwise linear regression, M5' regression trees, and artificial neural networks (ANN) were ranked. The models were built using real data of eight crops sowed in an irrigation module of Mexico. To validate the models, three accuracy metrics were used: the root relative square error (RRSE), relative mean absolute error (RMAE), and correlation factor (R). The results show that ANNs are more consistent in the best attribute subset composition between the learning and the training stages, obtaining the lowest average RRSE (86.04%), lowest average RMAE (8.75%), and the highest average correlation factor (0.63).

Cultivos alimenticios Predicción Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

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Implementación de algoritmos basados en la teoría de grafos en proyectos de sectorización de redes de agua potable

Velitchko Tzatchkov VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA (2011, [Artículo])

Los proyectos de sectorización de redes de agua potable, en proceso en diferentes ciudades mexicanas actualmente, consisten en dividir la red de la ciudad en varias subredes o sectores más pequeños con una o máximo dos entradas de agua por sector. Para diseñar los sectores se emplean modelos de redes de agua potable que revisan si la sectorización propuesta puede funcionar hidráulicamente de manera adecuada. Para los proyectos de sectorización en redes grandes se requieren, sin embargo, facilidades algorítmicas adicionales, como análisis de conectividad, zona de influencia y contribución de cada fuente sobre el consumo. En el presente artículo se discuten eficientes algoritmos de este tipo basados en la teoría de los grafos, implementados en un sistema de cómputo.

Modelos de redes de distribución Redes de distribución de agua Algoritmos sobre grafos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Caracterización de habilidades cognitivas en infantes con Parálisis Cerebral atendidos a través del modelo Petö: un estudio retrospectivo en la asociación civil Con Nosotros, A.C. en Morelos, México

IRIS ANAID RODRÍGUEZ SÁNCHEZ (2023, [Tesis de maestría])

En esta investigación se describen los diversos elementos que componen el modelo Petö 1

identificando en sus programas las habilidades cognitivas que desarrollan los infantes, ya que es de gran

relevancia la autonomía que logran durante su crianza y educación con este modelo.

Se realizó una revisión de los expedientes de 9 infantes con Parálisis Cerebral (PC) entre 6 y 13

años, específicamente se analizaron los resultados de la Prueba Progress Assesment Chart P.A.C2 en el

área de comunicación, socialización, independencia personal y ocupación del año 2017 al 2020, con el

objetivo de caracterizar las habilidades cognitivas en infantes con Parálisis Cerebral atendidos a través

del modelo Petö en la asociación civil Con Nosotros, A.C. en Morelos, México.

Los resultados de las pruebas de cada infante fueron vaciados en rúbricas diseñadas para poder

caracterizar las habilidades cognitivas que el modelo Petö desarrolla en atención a los infantes con

Parálisis Cerebral de la asociación civil Con Nosotros, A.C. Morelos, México.

Así mismo, se realizó un análisis cuantitativo en graficas con porcentajes, así como cualitativos de los

resultados de las evaluaciones de las áreas de comunicación, socialización, independencia personal y

ocupación de dichos 9 expedientes.

La presente investigación fue un estudio longitudinal, descriptivo, basado en el análisis y

sistematización retrospectiva de la revisión de 9 expedientes de infantes con Parálisis Cerebral entre 6 y

13 años de la asociación civil Con Nosotros, A.C. Morelos, México, durante el período 2017-2020. El

objetivo de esta revisión fue caracterizar las habilidades cognitivas que desarrolla el Modelo Petö. Los

resultados del análisis de las pruebas muestran que independientemente del nivel de discapacidad que

presenten los infantes, el modelo desarrolla en ellos habilidades cognitivas, motrices, sociales y de

independencia.

En conclusión, estas habilidades cognitivas que los infantes desarrollan durante su rutina escolar

les da las herramientas para lograr una ortofuncionalidad en sus vidas y con esto lograr una mejor calidad

de vida para ellos y para sus familias.

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PSICOLOGÍA Parálisis Cerebral, Modelo Petö, habilidades cognitivas.

Parametrización de hidrogramas mediante interpolantes hermitianos

ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ ALDO IVAN RAMIREZ OROZCO (1998, [Artículo])

La parametrización de hidrogramas resulta útil en la definición de avenidas de diseño, por lo que diversas opciones de parametrización han sido propuestas en la literatura. No obstante, éstas exhiben ciertas limitaciones que restringen su aplicación en la representación de hidrogramas naturales. Esto ha motivado a los autores a desarrollar una parametrización polinomial basada en el empleo de interpolantes hermitianos, cuyas principales propiedades son la continuidad de derivadas hasta de cierto orden y la invariancia de volumen. Dichas propiedades se demuestran en este artículo. También se presentan dos ejemplos de aplicación en los cuales se ha utilizado el procedimiento propuesto para definir la forma de un hidrograma unitario generado sintéticamente y para la representación de un hidrograma real de un solo pico.

Parametrización de avenidas Hidrogramas Avenidas de diseño INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Trophic ecology of Mexican Pacific harbor seal colonies using carbon and nitrogen stable isotopes

MARICELA JUAREZ RODRIGUEZ (2020, [Artículo])

There is limited information that provides a comprehensive understanding of the trophic ecology of Mexican Pacific harbor seal (Phoca vitulina richardii) colonies. While scat analysis has been used to determine the diet of some colonies, the integrative characterization of its feeding habits on broader temporal and spatial scales remains limited. We examined potential feeding grounds, trophic niche width, and overlap, and inferred the degree of dietary specialization using stable carbon and nitrogen isotope ratios (δ13C and δ15N) in this subspecies. We analyzed δ13C and δ15N on fur samples from pups collected at five sites along the western coast of the Baja California Peninsula, Mexico. Fur of natal coat of Pacific harbor seal pups begins to grow during the seventh month in utero until the last stage of gestation. Therefore pup fur is a good proxy for the mother's feeding habits in winter (∼December to March), based on the timing of gestation for the subspecies in this region. Our results indicated that the δ13C and δ15N values differed significantly among sampling sites, with the highest mean δ15N value occurring at the southernmost site, reflecting a well-characterized north to south latitudinal 15N-enrichment in the food web. The tendency identified in δ13C values, in which the northern colonies showed the most enriched values, suggests nearshore and benthic-demersal feeding habits. A low variance in δ13C and δ15N values for each colony (<1‰) and relatively small standard ellipse areas suggest a specialized foraging behavior in adult female Pacific harbor seals in Mexican waters. © 2020 Juárez-Rodríguez et al.

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El coeficiente de descarga y la densidad beta

MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS JOSE JAVIER RAMIREZ LUNA PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA Arturo González Casillas (2014, [Artículo])

Se estudia el coeficiente de descarga y la distribución de intensidades de la turbulencia. Con el teorema de Torricelli y la teoría de probabilidades se formulan el caudal y el coeficiente de descarga, siguiendo una densidad beta unimodal, renormalizada, con dos parámetros de forma. Se había construido un modelo multifractal para la cascada de la energía cinética en la turbulencia, partiendo de los métodos de Pearson y de Kolmogorov. Para la intensidad de la turbulencia, con el primero se creó una distribución beta; para el segundo, una ley en potencia. Se completa el modelo multifractal, reconociendo la función de estructura como la función Kummer. Se busca la compatibilidad entre los dos modelos y la identificación de sus parámetros. Se encuentra que los dos parámetros de forma determinan la resolución del modelo de cascada. Se determina la dimensión local y el espectro de dimensiones para los estados que producen el teorema de Torricelli. Redefiniendo la función de estructura, la resolución queda determinada por el tirante para el cambio de régimen. Análogamente, pueden identificarse diversos prototipos, a los que hemos denominado: cuatro experimentales, tres canales, Kolmogorov, Kármán, Taylor, Verhulst (logística), Cauchy-Manning y Euclides (áurea). Se concluye que el coeficiente de descarga es una beta renormalizada; la distribución de intensidades de la turbulencia es una beta; el prototipo Torricelli resulta representativo para los cuatro experimentales y el de Euclides, quedando lejos de la distribución Gaussiana, que está contenida en el de Kármán; en tanto, el de Taylor produce la delta de Dirac.

Ecuaciones de descarga Autoafinidad Modelos de turbulencia Función de Kummer Multifractales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Un enfoque numérico para la solución de problemas dinámicos de ingeniería estructural basado en un método de elementos discretos macroscópicos.

JUAN ALVAREZ REYES (2023, [Artículo])

El Método de Elementos Discretos (MED) consiste en un modelo numérico que permite describir el comportamiento mecánico de objetos que se encuentran en un medio discontinuo, es decir, elementos independientes que interactúan en un sistema, formando fuerzas y movimientos rotacionales entre sí, que pueden ser ocasionadas por fuerzas externas y de gravedad.

La ventaja principal de los métodos discretos consiste en la capacidad de simular fenómenos que resultaría complicado representar mediante un método continuo, debido a que se tienen elementos en donde las fuerzas no son transmitidas directamente, si no que, se generan por contacto entre cada partícula.

En este documento se describe la implementación del MED mediante un enfoque numérico explícito que considera la interacción entre partículas que se encuentran en movimiento. Se utilizan figuras geométricas que van desde polígonos simples hasta figuras más complejas tridimensionales como tetraedros para la simulación de los experimentos.

Se realiza una comprobación del funcionamiento de la formulación MED mediante ejemplos dinámicos sencillos con interacción entre una partícula y su superficie, hasta simulaciones más complejas con múltiples partículas interactuando entre ellas para generar un patrón de resultados a comparar.

Se incluye la simulación numérica del comportamiento sísmico para una conexión autocentrante basado en el método de elementos discretos, con el objetivo de validar la respuesta histerética del modelo numérico con la prueba experimental. Los resultados representan las distorsiones horizontales de una columna, las cuales son producto de la simulación de un modelo numérico sujeto a una carga que se incrementa con el paso del tiempo con 4 coeficientes de rigidez diferentes. Se presenta la gráfica histerética como resultado de la simulación numérica del modelo, con un coeficiente de rigidez y amortiguamiento normal adecuado, sujeto a una carga cíclica que se invierte en función al tiempo.

Por último, con los resultados mostrados de la prueba con conexiones autocentrantes se propone una sencilla ley de histéresis bilineal, que permita su uso simplificado para la aplicación en el modelado de edificios de concreto reforzado con conexiones similares.

Doctor en Ciencias de Ingeniería con Especialidad en Ingeniería Estructural

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LA CONSTRUCCIÓN INGENIERÍA DE ESTRUCTURAS

Modelación estocástica del consumo doméstico de agua potable, empleando el esquema de Neyman-Scott

VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA Velitchko Tzatchkov RAFAEL GARCIA-BARTUAL Felipe Arreguin (2008, [Artículo])

El consumo de agua potable en el ámbito doméstico tiene carácter estocástico; por ello, con objeto de caracterizarlo, recientemente se han desarrollado métodos que lo representan como series de pulsos rectangulares de Poisson. Estos métodos requieren de ciertos parámetros para poder generar las series de consumo, como son la intensidad, duración y frecuencia de los pulsos; cada uno de ellos representado estadísticamente por su valor medio, varianza y distribución de probabilidad. La obtención de estos parámetros se basa en la medición directa de la demanda instantánea. En este artículo se presenta un nuevo método para estimar los parámetros necesarios para la generación de las series de consumo instantáneo, con base en mediciones con intervalos de tiempo mayores a un segundo (por ejemplo, un minuto). El método propuesto considera algunos principios del proceso de Neyman-Scott en la desagregación temporal del volumen acumulado. La estimación de los parámetros se fundamenta en la comparación de los momentos observados, producto de las mediciones en campo, con los momentos teóricos obtenidos de un análisis del proceso estocástico.

Consumo doméstico de agua Modelos estocásticos Estimación de parámetros INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA