Teis de Maestría

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https://hdl.handle.net/20.500.12371/21039

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  • Tesis de maestría
    Identificación del riesgo de desarrollar diabetes utilizando cómputo suave
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2022) Morales Márquez, Luis Enrique; García Juárez, Pedro; Carrillo Ruíz, Maya
    Según la organización mundial de la salud, aproximadamente el 70 porciento de los adultos en México padecen del sobrepeso u obesidad, factores determinantes en el desarrollo de diabetes Mellitus tipo 2. Además, factores determinantes en la diabetes Mellitus tipo 2. Según el Instituto de Nacional de Seguridad Pública 10.3 % de los mayores de 20 años padecen diabetes. Para facilitar las tareas de decisión o clasificación al momento de tratar a un paciente, los expertos desarrollan un sistema basado en la lógica difusa, sin embargo, este diseño no suele ser infalible por lo que es común optimizar para mejorar su rendimiento. El presente trabajo muestra los resultados de una comparación entre la eficiencia en la predicción de riesgo de padecimiento de diabetes tipo 2, establecida por la prueba de FINDRISC de un sistema difuso de diseño propio optimizado por varias técnicas metaheurísticas para 295 pacientes de Acapulco México. El algoritmo que mejores resultados proporciono fue el algoritmo polización de flores y la comparación frente a la prueba de FINDRISC muestra que el sistema difuso tiene un mejor rendimiento con valores superiores de sensibilidad, especificidad y, valores predictivos positivos y negativos con mejoras generales en los intervalos de confianza, concluyendo que utilizar el sistema propuesto como auxiliar en la prevención de diabetes tipo 2. Es variable y arroja resultados apegados a la realidad de los pacientes. Objetivo general. Desarrollar un sistema difuso capaz de predecir el riesgo de padecimiento de diabetes de un paciente con base a datos clínicos como edad, IMC o probabilidad de padecimiento según su historial familiar entre otros, donde algunos de los parámetros, de las funciones de membresía Serán optimizados por técnicas metaheurísticas, buscando obtener resultados comparables a los obtenidos por expertos, definidos en el corpus, utilizado.
  • Tesis de maestría
    Optimización cuadrática método primal con actualizaciones
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2000) Rivera Martínez, Marcela; Sandoval Solís, María de Lourdes; Marcial Castillo, Luis René; Sandoval Solís, María de Lourdes
    Optimización cuadrática método primal con actualizaciones. Introducción. Este trabajo se propone resolver el problema de programación cuadrática estrictamente convexa, es decir, donde omega es el conjunto de restricciones lineales dado por: omega es igual A es menor que B y donde la matriz Hessiana G es definida positiva (dp). La programación cuadrática es un caso particular de programación no lineal, el más sencillo donde confluyen técnicas de programación lineal y no lineal como puede ser, Métodos de restricciones activas. Estimación de los multiplicadores de Lagrange a demás de tener diversos campos de programación no lineal es la base para los algoritmos de programación no lineales, además de tener diversos campos de aplicación como son las finanzas. El análisis de impuestos. Modelos de equilibrio, reconocimiento de imágenes. Los problemas cuadráticos con restricciones lineales surgen prácticamente en varios campos de la ciencia tales como las redes eléctricas, por ejemplo, ver Buzara y otros para una descripción En este trabajo se presenta la instrumentación de tres algoritmos de conjunto activo. El primer algoritmo PQCAF difiere del primero en la forma de calcular la inversa generalizada de Moore Penrose y la Hessiana inverse reducida. El segundo algoritmo PQCAF difiere del primero en la forma de calcular la inversa generalizada de Moore Penrose y la Hessiana inversa reducida, al introducir la factorización de Cholesky y la factorización QR. Este algoritmo resulta ser más eficiente en tiempo y espacio que el primero. El tercer algoritmo PQCAFIN introduce la actualización de la factorización QR mediante rotaciones de Givens, logrando mejorar la eficiencia en tiempo y espacio con una diferencia mayor o igual al 50 por ciento respecto de los dos algoritmos anteriores. Para probar los algoritmos propuestos se utilizarán algunos problemas prueba que reporta la literatura y otros serán generados aleatoriamente con el generador aleatorio de problemas de prueba para la programación cuadrática GPPPC . También presenta una comparación entre algoritmos PQCAFN y su software comercial. En este trabajo se presenta el siguiente contenido, los antecedentes que se exponen en el capitulo 2 en el capitulo 3, se explica el algoritmo primal de conjunto activo para resolver problemas cuadrático en el capitulo 4 se encuentra el pseudocódigo de los tres algoritmos instrumentados, en el capitulo 5 muestra el resultados de las muestras realizadas y tomadas encuentra diversos experimentos , en el capítulo 6 contiene las conclusiones obtenidas, en el primer apéndice se presenta el manual del usuario el cual describe la forma de ejecución , códigos de salida , archivos de salida y además se ilustra la operación del algoritmo con un ejemplo; el segundo apéndice es un glosario que contiene algunas definiciones importantes utilizadas en la elaboración de ésta tesis y finalmente mostramos la bibliografía que sirvió como apoyo para desarrollar el presente trabajo.
  • Tesis de maestría
    Optimización de seguimiento del índice con metaheurísticas
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2022) Díaz Ayón, Julián Antonio; Sandoval Solís, María de Lourdes; Sandoval Solís, María de Lourdes; González Vázquez, Rogelio
    Una inversión es comprometer una cantidad de dinero en un periodo de tiempo, con el fin de obtener un rendimiento. Usualmente, los inversionistas invierten en portafolios en vez de activos individuales: En este instrumento activo es un instrumento financiero que otorga a su comprador el derecho de recibir ingresos futuros por parte del vendedor, y un portafolio de inversión es una colección de activos. El seguimiento del índice es una estrategia pasiva de administración de portafolios de inversión , en el cual, se pretende crear y mantener un portafolio con el objetivo de replicar los rendimientos de un índice de mercado (una función matemática de los procesos de un conjunto de activos que representan el mercado un sector del mercado): En general , es posible hacer una replicación total (todos los activos de índice) sin embrago, el seguimiento de índice consiste principalmente en la replicación parcial (un subconjunto los activos del índice). Debido a que el seguimiento de índice es un problema MP completo, no existen algoritmos exactos eficientes que lo solucionen. Por lo tanto, los métodos heurísticos o metaheurísticos son apropiados para su solución. En este trabajo se presenta un algoritmo metaheurístico basando en el algoritmo de búsqueda armónica para resolver problema de seguimiento de índice y se compara con el método brauch and bound para distintas instancias del problema.
  • Tesis de maestría
    Programación por restricciones aplicado a la localización de almacenes o servicios
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2005) Hernández Ameca, José Luis; Osorio Lama, Maria Auxilio; Osorio Lama, Maria Auxilio
    En este trabajo se compara la calidad de las soluciones y los tiempos de solución para el problema de localización de almacenes, utilizando la programación por restricción y el algoritmo por ramificación y acotamiento para resolver la formulación mixta entera de este problema. Para hailar la solución a un problema, la programación por restricciones, utiliza diferentes algoritmos heurísticos como la búsqueda tabú, búsqueda Dicotómica o el algoritmo en generación y prueba entre otros. La programación por restricción se implemento en un lenguaje especializado llamado SOLVER 5.1. La solución exacta mixta fue obtenida con el CPLEX V8. Los problemas de localización propuestos en este trabajo se obtuvieron de la biblioteca “OR-Library del Imperial College. El problema de la localización de almacenes de gran vigencia hoy en día. Este problema busca la mejor forma de proveer mecánica desde un número fijo de fuentes” m” varios destinos “n” gastando el mínimo de recursos económicos posible. Cada destino (almacén) debe solo ser surtido por una fuente, pero una fuente si puede surtir a más de un almacén. El objetivo es determinar un plan de costo mínimo para satisfacer la demanda de cada uno de los destinos. Este problema es de tipo NP completo, consecuentemente su solución exacta crece exponencialmente al incrementar el número de destinos, razón por la cual los métodos heurísticos y en particular la programación por restricción que incorpora la búsqueda tabú, ofrece una de las mejores alternativas de solución a este problema por lo que este trabajo se presenta una implementación de la programación por restricciones y se comparan las soluciones obtenidas tanto en el tiempo y calidad , contra las soluciones con el enfoque exacto (ramificación y acotamiento) utilizando por CPLEX.
  • Tesis de maestría
    Sistema para graficar la densidad de carga electrónica de moléculas
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2001) Cuayahuitl Romero, Laura; Martín Ortíz, Manuel Isidoro; Meléndez Bustamante, Francisco Javier; Sandoval Solís, María de Lourdes
    La distribución de cargar en los sistemas moleculares tiene un gran significado para la estructura y reactividad molecular. Su descripción es un objetivo principal de muchos trabajos en la teoría de estructura molecular. Experimentalmente las distribuciones de probabilidad del electrón podían ser obtenida por difracción de rayos X. Investigaremos experimentales cuidándose se han llevado acabo en ciertos sistemas moleculares y han sido comparadas con los resultados de la teoría. En muchos aspectos los cálculos teóricos son más poderosos que los experimentales, varios aspectos pueden ser analizados teóricamente es posible obtener información acerca de moléculas reacciones que serían imposibles obtener experimentalmente. Los cálculos son fáciles de obtener e involucran menos tiempo y esfuerzo humano en relación a la gran cantidad de información obtenida. El trabajo experimental resulta ser más costoso, pues las PC e incluso las estaciones de trabajo y equipo HPC (High Performance Computting) suelen ser de un costo más bajo que los equipos experimentales (por ejemplo. los instrumentos de resonancia magnético nuclear, el espectrómetro, etc.). El rápido desarrollo de las computadoras ha permitido la realización de un creciente número de cálculos químico cuánticos, Al mismo tiempo el desarrollo de métodos adecuados para tratar sistemas multielectrónicos han permitido llevar al químico llevar a cabo cálculos para asistir, completar, e incluso sustituir cierta medida las investigaciones experimentales que lo quieran. El objetivo de la Química Cuántica, vista desde esta perspectiva, no en la producción de resultados comparables con datos experimentales, sino más bien, servir como instrumento para comprender el alcance de las observaciones experimentales, ofrecer información, fidedigna en casos en los que experimento es imposible o muy difícil, y servir como fuente independiente de información para aquilatar la precisión experimental. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un sistema para visualizar la densidad de carga electrónica de las moléculas. Este sistema se implementa para plataformas que soporten ambientes Windows 32 bits o bien ambientes X Windows, entre estas podemos mencionar a las PC, SUN y Silicon Graphics: Hay sistemas comerciales que ofrecen herramientas para obtener la densidad de carga electrónica unos solo generan archivos de datos requieren de otras herramientas para su ejecución para el graficado. El sistema desarrollado en este trabajo gráfica la densidad de carga a pantalla o impresora si se desea se puede almacenar los datos de este archivo de datos de texto para su uso posterior. En este trabajo de tesis se documenta en las siguientes partes. Capitulo 1.- Se presenta un marco teórico que describe los principales conceptos de la teoría de química y metodología usada en la tesis. Capitulo 2.- Se presenta el planteamiento del problema y los objetivos, se describe el diseño e implementación del sistema. Capitulo 3.- Este capítulo presenta pruebas y resultados del sistema DCEMol en los entornos Windows y X Windows. Capitulo 4.- Se presentan las conclusiones, limites perspectivas del sistema. Apéndice A.: Se presentan los algoritmos más importantes. Apéndice B: Proporciona un manual de usuario que cubre el sistema para el ambiente en Windows y para el ambiente X Windows.