La calidad de las soluciones obtenidas por los métodos de predicción está condicionada por la falta de precisión o incertidumbre presente en los parámetros de entrada que alimentan los modelos, por lo cual resulta de interés el desarrollo y perfeccionamiento de métodos que permitan tratar la incertidumbre, a fin de obtener predicciones confiables. ESSIM-DE es un método general de predicción y reducción de incertidumbre basado en Análisis Estadístico, la metaheurística Evolución Diferencial y Cómputo de Alto Rendimiento, y ha sido aplicado a la predicción de la línea de fuego en incendios forestales. En este trabajo se presenta una estrategia de sintonización aplicada de forma automática y dinámica al parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de mejorar su rendimiento y evitar estancamiento y/o convergencia prematura. Se describen las métricas monitorizadas, los puntos y acciones de sintonización en el modelo distribuido y los resultados obtenidos con diferentes casos de quemas controladas.XX Workshop de Agentes y Sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática