Argentina
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Sintonización Estática de ESSIM-DE(lr) para Acelerar y Mejorar la Predicción de Incendios Forestales
Registro en:
: VI Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CONAIISI 2018). Año 2018
Autor
Tardivo, María
Caymes Scutari, Paola
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
Institución
Resumen
Los sistemas de predicción constituyen en nuestros
días una gran herramienta computacional que puede
brindar soporte en los planes de lucha contra el fuego y
en la prevención de incendios forestales. ESSIM-DE es
un método de predicción paralelo, el cual permite
obtener predicciones de la línea de fuego utilizando
Análisis Estadístico, la estrategia evolutiva Evolución
Diferencial y Cómputo de Alto Desempeño. El Análisis
Estadístico permite obtener la tendencia de la
propagación de las llamas a lo largo del desarrollo del
incendio. El Cómputo de Alto Desempeño se utiliza para
mejorar los tiempos de respuesta bajo un esquema de
procesamiento en paralelo. Finalmente, la estrategia
evolutiva Evolución Diferencial guía el proceso de
búsqueda hacia soluciones de calidad. ESSIM-DE ha
sido estudiado durante los últimos años, con el fin de
mejorar su rendimiento. Recientemente se ha
incorporado un operador de reinicio de poblaciones, y la
evaluación de un modelo de rendimiento para el
componente evolutivo del método. En este trabajo se
presenta un estudio de calibración estática sobre dos
métricas asociadas a dicho modelo de rendimiento, con
el fin de mejorar tanto la calidad como el tiempo de
respuesta en la obtención de las predicciones. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina Peer Reviewed