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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorMarco Antonio Aceves Fernándezes_ES
dc.creatorAna Luisa Estrada Guerreroes_ES
dc.date2016-06-
dc.date.accessioned2017-04-03T17:23:01Z-
dc.date.available2017-04-03T17:23:01Z-
dc.date.issued2016-06-
dc.identifier2286 - RI004236.pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4974-
dc.descriptionEn el presente trabajo se propone un modelo que permita la optimización de tendencias de partículas ambientales con base a un modelo de inteligencia colectiva animal, para el cual se utilizó el algoritmo de Optimización por Colonia de Hormigas también conocido como ACO por sus siglas en inglés (Ant Colony Optimization). El sistema propuesto está enfocado en partículas PM10 las cuales son contaminantes atmosféricos de la Ciudad de México. Las principales limitaciones son la presencia de datos erróneos o la falta de los mismos en diferentes variables requeridas para este sistema de predicción. Los resultados obtenidos no son concluyentes debido a que se encontró que es necesario tomar en cuenta parámetros como la humedad y el calor para lograr una afinación del sistema.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectPredicción//PM10//ACOes_ES
dc.titleDiseño e implementación de algoritmos inteligentes basados en inteligencia colectiva animal para optimizar modelos de partículas contaminanteses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ingeniería de Software Distribuidoes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ingeniería de Software Distribuido

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