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La variabilidad anatómica presente en los cerebros de pacientes limita la realización de análisis estadísticos acerca de la presencia o ausencia de una patología. En este artículo, presentamos una aproximación para la clasificación de imágenes de Resonancia Magnética (MR) cerebral de sujetos sanos y afectados por una patología. El enfoque se basa en un mapa de saliencia, el cual extrae regiones de cambio relativo en tres diferentes dimensiones: intensidad, orientación y bordes. Las regiones de interés obtenidas se utilizan como patrones para la clasificación de sujetos utilizando máquinas de vectores de soporte. El desempeño de la estrategia propuesta fue evaluado en un conjunto de 198 imágenes de MR extraídas de la base de datos OASIS y divididas en cuatro grupos, reportando una tasa de precisión promedio de y una tasa de error igual (Equal Error Rate) promedio de .

En este artículo se presenta un modelo para el problema de rute o de vehículos con componentes e stocásticos en demanda, tiempos de entrega y servicios para product os perecederos. El propósito de l trabajo es presentar una alternativa al problema de recogida del sector floricultor, mediante un modelo que refleja el comportamiento e stocástico en el suministro de las flores, requeridas por las e mpresas productoras de ramos, en Colombi a. El modelo incorpora tres com ponentes estocásticos a la función objetivo y una restricción n o reportada antes en la literatura. El método de solución incluye la clusterización de puntos de recolección, diseño de rutas, a signación de camiones a rutas, simulación de Montecarlo y un modelo de regre sión para la obtención de la ecuación del costo total del siste ma y el punto óptimo de reabastecimiento.

La zona nororiental de Santiago de Cali/Colombia contiene abundantes depósitos de arenas terrígenas. Estas arenas se encuentran con bajo contenido de finos, muy baja compacidad, y con niveles freáticos altos debido a su cercanía a las riveras del río Cauca. Estas características, junto con la alta sismicidad de la ciudad, hacen que el fenómeno de licuación sea un riesgo inminente en la zona. Este artículo presenta los resultados de un estudio experimental llevado a cabo para evaluar la resistencia a licuación de la arena terrígena de Aguablanca en Santiago de Cali. El programa experimental involucró caracterización mineralógica, propiedades índice y ensayos triaxiales cíclicos no drenados sobre muestras reconstruidas consolidadas isótropamente. Se realiza una comparación con investigaciones realizadas sobre otras arenas de sílice, y sobre una arena calcárea. Los resultados mostraron una muy baja resistencia a licuación de las arenas del sector de Aguablanca con respecto a las demás, cuando fueron probadas bajo condiciones similares.

Una de las necesidades más apremiantes del sector primario es el desarrollo de métodos, herramie ntas, modelos y técnicas para u na gestión adecuada y eficiente de productos perecederos a lo largo de Cadenas de Suministro (SC), pa rticularmente enfocados en lo s servicios logísticos especializad os (ThirdParty Logistics 3PL) como la consolid ación de carga. Esta estrategia de coordinación busca la alineación de los agentes y procesos para la eficiente manipulación de carga, minimi zando costos y permitiendo el uso adecuado de capacidades de medios de transporte. La cont ribución de este artículo se centra en el modelado y análisis de beneficios de las estrategias de consolidación de carga en el contexto de Cadenas de Suministro Agrícolas (ASC) a través de la simulación. Los resultados de la simulación de eventos discretos, evaluando un producto commodity en tres diferentes escen arios, prueba los beneficios de esta e strategia de coordinación al reducir el nú mero anual de envíos de 1732 a 725 en un contex to de logística urbana e incrementando los nivel es de utilización de la flota hasta el 71%.

Se usaron técnicas de análisis estadístico multivariado, para determinar la variación temporal y espacial de la calidad del agua en la zona costera de Santa Marta, donde se ubica un emisario submarino que descarga 1 m3/s de aguas residuales domésticas. La ANOVA de dos vías, los análisis de clúster y de componentes principales mas la interpolación de krigging, fueron considerados para este análisis. En la variación temporal se encontraron diferencias que marcan en el año dos periodos de tiempos heterogéneos, de diciembre a abril la concentración de los parámetros de calidad del agua es más alta. El resto del año (mayo, junio, agosto - noviembre, exceptuando el mes de julio donde se presentaron concentraciones altas), se registran concentraciones sensiblemente inferiores. En la variación espacial se reportan dos grupos de áreas en las cuales la calidad del agua es diferente, dicha diferencia está relacionada con la cercanía a la descarga del emisario submarino.

Demand Side Management Strategies (DSMSs) can play a significant role in reducing installation and operational costs, Levelized Cost of Energy (LCOE), and enhance renewable energy utilization in Stand-Alone Microgrids (SAMGs). Despite this, there is a paucity in literature exploring how DSMS affects the planning of SAMGs. This paper presents a methodology to design an incentive-based DSMS and evaluate its impact on the planning phase of a SAMG. The DSMS offers two kinds of incentives, a discount in the flat tariff to increase the electrical energy consumption of the users, and an extra payment added to the fare to penalize it. The design of the methodology integrates the optimal energy dispatch of the energy sources, the tariff design, and its sizing. In this regard, the main contribution of this paper is the design of an incentive-based DSMS using a Disciplined Convex approach, and the evaluation of its potential impacts over the planning of SAMG. The methodology also computes how the profits of the investors are modified when the economic incentives vary. A study case shows that the designed DSMS effectively reduces the size of the energy sources, the LCOE, and the payments of the customers for the purchased energy. International Journal of Sustainable Energy Planning and Management, Vol. 28 (2020)

Most studies about the control, automation, optimization and supervision of building HVAC systems concentrate on the steady-state regime, i.e., when the equipment is already working at its setpoints. The originality of the current work consists of proposing the optimization of building multi-HVAC systems from start-up until they reach the setpoint, making the transition to steady state-based strategies smooth. The proposed approach works on the transient regime of multi-HVAC systems optimizing contradictory objectives, such as the desired comfort and energy costs, based on the “Autonomic Cycle of Data Analysis Tasks” concept. In this case, the autonomic cycle is composed of two data analysis tasks: one for determining if the system is going towards the defined operational setpoint, and if that is not the case, another task for reconfiguring the operational mode of the multi-HVAC system to redirect it. The first task uses machine learning techniques to build detection and prediction models, and the second task defines a reconfiguration model using multiobjective evolutionary algorithms. This proposal is proven in a real case study that characterizes a particular multi-HVAC system and its operational setpoints. The performance obtained from the experiments in diverse situations is impressive since there is a high level of conformity for the multi-HVAC system to reach the setpoint and deliver the operation to the steady-state smoothly, avoiding overshooting and other non-desirable transitional effects.

Este artículo considera el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es deter minar los depósitos a ser abiertos, los clie ntes a ser asignados a cada d epósito abierto y las rutas a ser desarrolladas para satisfacer la demanda de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos fijos de los depósitos abiertos, el costo del uso de los vehículos, y los costos variables asociados con la dista ncia recorrida por las rutas. E n este artículo, una búsqueda tabú granular (GTS) con diferente s estrategias de diversificación contenida en una búsqueda iterativa local (I LS) es propuesta para resolver el CLRP. Un procedimiento de per turbación es aplicado cuando la mejor soluc ión encontrada no se puede mej orar por un número determinado de iteraciones. Experimentos computacionales sobre instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el alg oritmo propuesto es capaz de obte ner, con tiempos computacionales reducidos, solucione s de alta calidad m ostrando su efectividad.