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APLICACIÓN DE METAHEURÍSTICAS EN EL PROBLEMA DE ACOMODO DE PATRONES DE CORTE EN MATERIALES FINITOS

Anabel Rodríguez Rodríguez (2023, [Tesis de doctorado])

"En la presente investigación se resuelve el problema de optimización de acomodo de patrones de corte en materiales finitos mediante el uso de estrategias metaheurísticas con la finalidad de aprovechar el material de acomodo y minimizar el desperdicio. Específicamente se implementó un algoritmo genético que al inicio genera soluciones aleatorias que forman la población inicial. La misma está compuesta por individuos o soluciones que son una combinación de patrones que se acomodan dentro del material de manera que se obtenga el menor desperdicio. Durante el proceso evolutivo estas soluciones aleatorias se someten a los operadores genéticos: selección, cruce y mutación, para encontrar nuevas soluciones que hereden la información genética de sus antecesores y evolucionen o mejoren en cada generación para obtener el menor desperdicio posible."

Acomodo de patrones Algoritmos genéticos Algoritmos golosos Muéganos Metaheurísticas Procesamiento digital de imágenes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Diversidad de árboles, aves y la regulación de los ecosistemas

LUIS ALEJANDRO ABDALA ROBERTS (2023, [Artículo])

La diversidad de especies de árboles medida, por ejemplo, como el número de especies que cohabitan un sitio dado, afecta a animales que hacen uso de los bosques y la manera en que estos interactúan con plantas y otros animales. Estudios han encontrado que un aumento en la diversidad arbórea, favorece la abundancia y diversidad de depredadores como, por ejemplo, aves insectívoras, lo cual resulta en mayores niveles de depredación por estas sobre insectos herbívoros y consecuentes beneficios a las plantas y al ecosistema en su conjunto.

BIODIVERSIDAD CONTROL DE PLAGAS DEPREDADOR ECOLOGIA DE INTERACCIONES INSECTIVORO BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

EFECTO DE Trichoderma SPP. SOBRE LA ROYA BLANCA DEL CRISANTEMO INDUCIDA POR Puccinia horiana

ROMULO GARCIA VELASCO (2022, [Artículo])

En México, el Estado de México constituye el principal productor de crisantemo. La roya blanca causada por el hongo Puccinia horiana Henn se considera como una de las enfermedades más devastadoras en el cultivo. El objetivo del presente estudio fue determinar el efecto de Trichoderma barbatum Samuels y Trichoderma asperellum Samuels, Lieckfeldt & Nirenberg en el control de la roya blanca en crisantemo. Se demostró de forma exitosa el efecto biocontrolador de las cepas nativas, así como su efecto benéfico en el crecimiento de las plantas de crisantemo. Ambas cepas resultaron promisorias para el control de la roya blanca en el cultivo de crisantemo.

The State of Mexico is the main producer of chrysanthemums in Mexico. White rust caused by

the fungus Puccinia horiana Henn is considered one of the most devastating diseases in crops. The objective of this work was to determine the effect of Trichoderma barbatum Samuels and

Trichoderma asperellum Samuels, Lieckfeldt & Nirenberg in the control of white rust in chrysanthemum. The biocontrol effect of native strains was successfully demonstrated, as well as its beneficial effect in the growth of chrysanthemum plants. Both strains proved promising for the control of white rust in chrysanthemum crops.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS control biológico, enfermedades, patógeno, plantas ornamentales

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.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Propaganda against Mexican women married to Chinese immigrants in Chihuahua 1920-1940

Vladimir Alejandro Armendáriz Romero Jesús Adolfo Trujillo Holguín (2023, [Artículo, Artículo])

At the turn of the 20th century and at the beginning of the new revolutionary government stage in Mexico, the press was an effective way to disseminate propaganda for the nationalist ideology of the State. An important part of this diffusion covered the question of the racial constitution of the mexicans, which led to the need to convince the public that it was important to determine controls over women and with whom they married since they were responsible for the reproduction of the Mexican race. Therefore, a mixture of races considered undesirable, such as the Chinese, was detestable. This propaganda occurred in the context of national anti-Chinese and anti-Jewish campaigns in which they wanted to expel these foreigners on the pretext that their presence and mixing with them would result in degeneration. In Chihuahua there are indications of this propaganda, but also that women married to Chinese resisted this campaign against their families.

Racism gender social control mestizophobia propaganda Racismo género control social mestizofobia HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA

The spatial control of migrants on the Chihuahua border

EDGAR ABEL CASTRO (2023, [Artículo, Artículo])

This article tries to link the immigration policies of the United States and Mexico with the narrative developed by Michel Foucault. It shows how racism is the axis on which the State of biopower exercises its claims and its effects of power on bodies and on life. Thus, the current political rationality goes through the management of the living body of people, their health, and their spatiality. This principle extends to the homicidal function of the State. Two events that occurred on the Chihuahua border demonstrate this.

migrant control Foucault border racism migrante frontera racismo HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA

Control biológico del lirio acuático en México: primera experiencia exitosa con neoquetinos en distritos de riego: volumen I: distrito de riego 010 Culiacán-Humaya, Sinaloa, distrito de riego 074 Mocorito, Sinaloa, distrito de riego 018 colonias Yaquis, Sonora

OVIDIO CAMARENA MEDRANO (2013, [Libro])

Los objetivos de esta investigación han sido: documentar las experiencias en el control biológico del lirio acuático en la infraestructura de riego en seis distritos de riego de México; dejar constancia de la eficacia y eficiencia de los neoquetinos como agentes de control biológico del lirio; demostrar la factibilidad de mantener sin problema de lirio, en forma permanente, cualquier cuerpo de agua del país mediante estre control biológico; y sensibilizar a las autoridades, técnicos y productores sobre las bondades del control biológico del lirio acuático en nuestro país, principalmente en los distritos de riego.

Lirio acuático Distritos de riego Control biológico Sinaloa Sonora CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Nuevas tecnologías para prevención y análisis de inundaciones

ALBERTO GUITRON GABRIELA COLORADO RUIZ Eduardo Alexis Cervantes Carretero (2012, [Documento de trabajo])

Tabla de contenido: Introducción – Modelación hidrológica de la cuenca del río Conchos – Modelación de la cuenca del río Yautepec – Interfaz del usuario – Resultados – Conclusiones y recomendaciones – Referencias.

Existen diversos métodos para el pronóstico de avenidas que se han aplicado a la prevención de inundaciones en el país, pero la falta de datos suficientes y apropiados frecuentemente conduce a errores significativos. Sin embargo, la base para aplicar las medidas de apoyo que minimizan los riesgos es conocer las zonas afectadas y la magnitud del evento hidrometeorológico durante una inundación con el mayor detalle posible con los modelos de simulación y sistemas de información geográfica, que son las herramientas más importantes para lograr un manejo del riesgo y los daños por eventos extremos en zonas de interés. Por lo tanto, para la determinación de la zona afectada, actualmente la herramienta principal son los mapas de riesgo. Por otra parte, se estima que el cambio climático global modificará el régimen hidrológico significativamente. Aunque en México los cambios en el régimen anual de precipitación apuntarán a la baja de acuerdo con las estimaciones publicadas hasta el momento, los fenómenos extremos podrán no seguir la misma tendencia. Por tanto, es necesario revisar los parámetros de diseño de las obras hidráulicas existentes y estimar cómo se modificarán por los efectos del cambio climático. Para abordar esta problemática, se desarrolló un algoritmo que permite la comunicación de dos modelos, uno que transforma la lluvia en escurrimiento y otro que transita el escurrimiento en una corriente natural. Con los resultados del caudal transitado y asociado a un modelo digital de elevación, se tienen elementos para definir el área de inundación con la precisión requerida.

Introducción – Modelación hidrológica de la cuenca del río Conchos – Modelación de la cuenca del río Yautepec – Interfaz del usuario – Resultados – Conclusiones y recomendaciones – Referencias.

Control de crecidas Modelos hidrológicos Programas de computación Informes de proyectos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

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