Diseño e implementación de algoritmos inteligentes basados en inteligencia colectiva animal para optimizar modelos de partículas contaminantes

Ana Luisa Estrada Guerrero

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Marco Antonio Aceves Fernández	es_ES
dc.creator	Ana Luisa Estrada Guerrero	es_ES
dc.date	2016-06
dc.date.accessioned	2017-04-03T17:23:01Z
dc.date.available	2017-04-03T17:23:01Z
dc.date.issued	2016-06
dc.identifier	2286 - RI004236.pdf	es_ES
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4974
dc.description	En 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.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autónoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Predicción//PM10//ACO	es_ES
dc.title	Diseño e implementación de algoritmos inteligentes basados en inteligencia colectiva animal para optimizar modelos de partículas contaminantes	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ingeniería de Software Distribuido	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Informática	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES