Tesis de Postgrado Acceso Abierto
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Browsing Tesis de Postgrado Acceso Abierto by Subject "ALGORITMOS GENETICOS"
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Thesis DISEÑO E IPLEMENTACIÓN DE ESTRATEGIA DE CONTROL PREDICTIVO EN PROCESO DE FLOTACIÓN DE MINERALES(2016) TRONCOSO GARAY, CRISTIAN ENRIQUE; SUÁREZ SOTOMAYOR, ALEJANDRO; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM ELECTRONICA; OLIVARES SALINAS, MANUELEste trabajo presenta el diseño, la implementación y los resultados de una estrategia decontrol predictivo para el control del nivel de pulpa de dos circuitos de flotación “Rougher”de minera Candelaria, ubicada en la tercera región de Chile. La estrategia considera unarepresentación de estados que modela el nivel de cada banco (modelo de múltiples entradasy una salida), el que es obtenido mediante un procedimiento de identificación de sistemasy utiliza un filtro de Kalman como estimador de estados. Para resolver el problema deoptimización que calcula la acción de control a aplicar se utiliza un optimizador basadoen algoritmos genéticos.Los resultados obtenidos de manera experimental indican que con la estrategia de controlimplementada se logra reducir la varianza del nivel en los bancos Rougher hasta en un88 %, además de mejorar el seguimiento de la referencia, mediante la adecuada compensaciónde perturbaciones. El sistema de control predictivo es integrado con otro sistema decontrol que manipula las referencias del nivel de los bancos Rougher con el fin de optimizarla operación del proceso, lo que le permite a la compañía producir al menos 1.685.973libras extras de cobre al año entre las dos líneas de producción.Thesis PROPUESTA DE MODELOS ADAPTATIVOS HÍBRIDOS Y NO-HÍBRIDOS PARA EL PRONÓSTICO DE VOLATILIDAD DEL PRECIO MENSUAL DEL COBRE MEDIANTE ALGORITMOS GENÉTICOS(2018) GARCÍA BOZZO, DIEGO IGNACIO; KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVID; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INDUSTRIASEste trabajo busca realizar pronósticos de volatilidad para el mercado del cobre en frecuencia mensual, lo cual es de interés práctico para diferentes participantes tales como productores, consumidores, gobiernos e inversionistas.Teniendo en cuenta datos históricos desde 1990 y los principales determinantes de este mercado en específico, se propone un conjunto de modelos de series de tiempo, modelos no-paramétricos, y especificaciones híbridas de ambos. La capacidad de adaptación de estos modelos tanto en variables exógenas, parámetros de configuración y tamaño de ventana, simultáneamente, es entregada mediante un algoritmo genético con el propósito de alcanzar los mejores pronósticos posibles.El desempeño fuera de muestra examinado se basa en el Heteroskedasticity-adjusted Mean Squared Error (HMSE), y se evalúa la superioridad de modelos usando el Model Confidence Set (MCS). Los resultados muestran que realizar pronósticos de una forma adaptativa es crucial para obtener desempeños robustos y mejorados. La especificación del tipo Adaptive-GARCH-FIS demuestra poseer el mayor poder de pronóstico.
