Dr. Jonás Velasco Álvarez

El Dr. Jonás Velasco Álvarez estudió Ingeniería Industrial con especialidad en calidad en la Universidad de Occidente en el año 2006. Obtuvo el grado de maestro en ciencias de la ingeniería con orientación en sistemas y el grado de doctor en ciencias en ingeniería de sistemas por la Universidad Autónoma de Nuevo León en 2009 y 2013 respectivamente. Desde 2014, es investigador en CONACyT, comisionado en el Centro de Investigación en Matemáticas, Unidad de Aguascalientes. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) nivel 1 . Entre sus principales intereses de investigación se encuentran la modelación matemática y aplicaciones técnicas de optimización determinista y estocástica a procesos complejos y de gran escala para la generación de valor agregado en la industria.

   

Algoritmos de estimación de distribuciones aplicados a la zonificación de parcelas agrícolas

 28/mayo/2021  Seminario PISIS-UANL 2021      Asistencia : 25

Introducción

En esta ocasión el Dr. Jonás nos habla sobre la aplicación de una técnica de cómputo evolutivo en un problema de zonificación en campos agrícolas. La técnica tiene como objetivo delimitar zonas homogéneas de trabajo en campos agrícolas, agrupandolas de acuerdo con sus propiedades físicas y químicas. El beneficio es un mejor uso de las máquinas agrícolas, para que el agricultor pueda suministrar el tratamiento específico al cultivo para esa zona. Una de las características del problema es que las zonas tienen forma ortogonal.

Resumen

Para resolver el problema se utilizó un modelo combinatorio el cual fue resuelto con un algoritmo de estimación de distribución. La metodología usada fue el Algoritmo de Distribución Univariable Marginal (UMDA), el modelo matemático utilizado corresponde a un problema de minimización de zonas donde se considera un cierto nivel de homogeneidad de las propiedades dentro de cada una ellas. Primero se genera una población inicial aleatoria, con la cual selecciona los individuos que mejoran la función objetivo. Con estos individuos seleccionados se realiza una estimación de probabilidad, generando un vector de probabilidades que se aproxima a una distribución de Bernoulli. Esta distribución es utilizada para generar una nueva población con la que se itera en el algoritmo.
El algoritmo de distribución univariada considera que el valor de cada variable de la solución es independiente a las demás variables en esta última, esto permite disminuir los tiempos de cómputo, pero también afecta la calidad de la solución. Para la realización del estudio se recolectaron muestras de tierra en distintos puntos del campo agrícola. A estas muestras se les realizaron análisis físicos, químicos y con los resultados obtenidos se generaron matrices rectangulares o cuadradas con sus propiedades.
Es importante mencionar que existen ciertas soluciones del algoritmo que generan un mismo resultado, debido a que durante el procedimiento se incluyan líneas de división en las parcelas que no generen una nueva zona, haciendo necesario limpiar estas soluciones ya que no aportan mejoras reales.

Conclusiones

La metodología propuesta muestra un desempeño eficiente y robusto en el proceso de zonificación de parcelas, generando poca variabilidad en sus resultados. Además, mejora considerablemente otros problemas similares. Este es el primer trabajo del área que propone el uso de técnicas de cómputo evolutivo y permite el uso de formas ortogonales en las zonas. Como trabajo a futuro se plantea modelar el problema con un enfoque de programación entera mixta y estudiar el uso de técnicas evolutivas tales como EDA’s con dependencias, EDA celular y evolución de poblaciones paralelas.

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