Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20781
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorJara Livisaca, Jessica Lizette-
dc.date.accessioned2020-03-10T13:20:04Z-
dc.date.available2020-03-10T13:20:04Z-
dc.date.issued2020-03-09-
dc.identifier.citationJara Livisaca, J. L. Desarrollo de una herramienta computacional para identificación de modelos lineales mediante optimización de parámetros utilizando colonia de hormigas y enjambre de partículas. 150 hojas. Quito : EPN.es_ES
dc.identifier.otherT-IE/5027/CD 10302-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20781-
dc.descriptionLa identificación de sistemas es uno de los más grandes campos de estudio de la automatización, del cual se ha desarrollado una amplia teoría matemática. Sin embargo, no se ha realizado una propuesta que incluya algoritmos de optimización bioinspirados como el de colonia de hormigas de comportamiento constructivo para dominio discreto y el de enjambre de partículas de comportamiento evolutivo para dominio continuo. Por tal motivo, se desarrolla una herramienta computacional para la identificación y estimación de parámetros a cuatro tipos de modelos de sistemas lineales mediante los algoritmos antes propuestos. Debido a las diferencias metaheurísticas de estos dos algoritmos, no es posible realizar una comparación objetiva entre ellos. Por tanto, es imprescindible implementar un tercer algoritmo, el de colonia de hormigas para sistemas continuos, el cual posee propiedades constructivas como evolutivas. A la herramienta computacional se la ha denominado SysID, en su desarrollo se consideró realizar una identificación previa y una redistribución del mecanismo heurístico de acuerdo con el tipo de sistema a optimizar. La interfaz gráfica está diseñada conforme la norma ISA 101. Para comprobar su funcionamiento se ha realizado pruebas simuladas para los cuatro tipos de modelos de sistemas y una prueba práctica.es_ES
dc.description.abstractSystem identification subject is one of the most important thematic of study for automatization. It has a great amount of mathematical theory. Nonetheless, there is not a propose for system identification through bioinspired optimization algorithms like Ant Colony Optimization- ACO or Particle Swarm Optimization- PSO. Therefore, this computational tool is developed to identify and estimate the characteristic parameters for four linear invariant time model systems. Due to the metaheuristic differences between booth algorithms a third is considered. This is ACO for continuous domains named ACO-R that has booth metaheuristics. SysID is the name of the developed computational tool and it considers a previous identification and a redistribution for the metaheuristics component in contrast with the system to optimize. The graphic user interface was design according ISA 101 norm. Simulate and practical proofs had been made for proving the functionality of the tool.es_ES
dc.description.sponsorshipChávez García, Geovanny Danilo, directores_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito, 2020.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectIDENTIFICACIÓN DE SISTEMASes_ES
dc.subjectALGORITMOSes_ES
dc.subjectSISTEMAS DE CONTROL AUTOMÁTICOes_ES
dc.titleDesarrollo de una herramienta computacional para identificación de modelos lineales mediante optimización de parámetros utilizando colonia de hormigas y enjambre de partículases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:Tesis Electrónica y Control (IEC)

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