1 |
Study of different models of the evolution and motion of cell populationsVilches Ponce, Karina Alejandra January 2014 (has links)
Doctora en Ciencias de la Ingeniería, Mención Modelación Matemática / En el presente trabajo hemos estudiado dos modelos de Ecuaciones diferenciales parciales diferentes aplicados a la biomatemática.
En el primero consideramos un sistema de ecuaciones parabólicas para modelar la quimiotaxis positiva de dos poblaciones unicelulares, las cuales secretan un mismo quimio-atractante. Usando el método de los momentos y un funcional de energía, logramos dar las condiciones óptimas sobre las masas iniciales para la existencia global en tiempo y blow-up de soluciones del sistema.
El segundo modelo está en el marco de la Teoría de las dinámicas adaptativas, la cual modela a diferentes escalas la evolución fenotípica de poblaciones celulares. Hemos consideramos una ecuación de Transporte, para modelar la evolución genética en el tiempo de una población celular, en la cual existe una subpoblación resistente a las condiciones ambientales. Introduciendo un parámetro pequeño y usando una ecuación auxiliar, hemos logrado demostrar que el comportamiento asintótico de las soluciones de la ecuación de Transporte corresponde a una masa de Dirac parametrizada en una función Lipschitz continua.
Hemos usado conceptos clásicos de la teoría de EDP para conseguir estos resultados, los cuales son: Funcional de Energía, Desigualdad de Hardy-Littlewood- Sobolev, Principio del Máximo, Subsolución y Supersolución.
|
2 |
Implementación de algoritmos meta heurísticos para la definición de frecuencias y horarios para rutas de transporte públicoSato Yamada, José Miguel 26 August 2017 (has links)
En los últimos años, se han implementado servicios como el Metropolitano y el
Metro que buscan aliviar la congestión vehicular que se genera en las calles de
Lima. Si bien estos nuevos servicios han logrado disminuir el tiempo de viajes de
los pasajeros, estos aun presentan algunos de los inconvenientes que tienen los
viajes en buses y combis tradicionales, como son la falta de capacidad para
satisfacer la demanda de los pasajeros y la poca confiabilidad de los servicios.
Problemas como estos se deben a deficiencias en el diseño de la red de transporte,
este consiste en cinco pasos (Kepaptsoglou y Karlaftis 2009, p 491) los cuales son:
Definición de rutas, definición de frecuencias, definición de horarios, asignación de
unidades y asignación de choferes. La falta de capacidad de los servicios para
atender la demanda se debe a que las frecuencias de las unidades no están
definidas correctamente; y la poca confiabilidad de los servicios se debe a que
estas no tienen horarios establecidos que pueden ser usados para que los
pasajeros sepan las horas de llegadas de las unidades o como una forma de control
para la empresa.
En el proyecto se buscó dar solución al problema de definición de las frecuencias y
definición de horarios implementando algoritmos meta heurísticos que ayuden a
definir frecuencias y horarios para cada una de las rutas que componen la red de
transporte. Si bien en el proyecto se toma el caso del Metropolitano y el Metro, la
solución puede ser utilizada en cualquier sistema de transporte que tenga rutas y
demandas definidas.
Primero fue necesario obtener toda la información relevante relacionada a la red de
transporte, esta información fue procesada y colocada en archivos que son leídos
por los algoritmos. Luego se diseñó la solución y la estructura de datos que se
emplearan en el programa. Para poder definir las funciones objetivos fue necesario
analizar los diferentes componentes que estos presentan.
Para la implementación del programa primero se implementó las funciones
objetivos, luego se realizó la generación de soluciones aleatorias y luego cada una
de los algoritmos que contiene la solución, posteriormente se buscó mejorar la
eficiencia de los algoritmos utilizando programación multi-hilos, se siguió los
mismos para la definición de frecuencias y la definición de horarios. Una vez implementado todos los algoritmos se creó una interfaz de usuario que facilita el
uso y configuración de los algoritmos. / Tesis
|
3 |
Implementación de algoritmos meta heurísticos para la definición de frecuencias y horarios para rutas de transporte públicoSato Yamada, José Miguel 26 August 2017 (has links)
En los últimos años, se han implementado servicios como el Metropolitano y el
Metro que buscan aliviar la congestión vehicular que se genera en las calles de
Lima. Si bien estos nuevos servicios han logrado disminuir el tiempo de viajes de
los pasajeros, estos aun presentan algunos de los inconvenientes que tienen los
viajes en buses y combis tradicionales, como son la falta de capacidad para
satisfacer la demanda de los pasajeros y la poca confiabilidad de los servicios.
Problemas como estos se deben a deficiencias en el diseño de la red de transporte,
este consiste en cinco pasos (Kepaptsoglou y Karlaftis 2009, p 491) los cuales son:
Definición de rutas, definición de frecuencias, definición de horarios, asignación de
unidades y asignación de choferes. La falta de capacidad de los servicios para
atender la demanda se debe a que las frecuencias de las unidades no están
definidas correctamente; y la poca confiabilidad de los servicios se debe a que
estas no tienen horarios establecidos que pueden ser usados para que los
pasajeros sepan las horas de llegadas de las unidades o como una forma de control
para la empresa.
En el proyecto se buscó dar solución al problema de definición de las frecuencias y
definición de horarios implementando algoritmos meta heurísticos que ayuden a
definir frecuencias y horarios para cada una de las rutas que componen la red de
transporte. Si bien en el proyecto se toma el caso del Metropolitano y el Metro, la
solución puede ser utilizada en cualquier sistema de transporte que tenga rutas y
demandas definidas.
Primero fue necesario obtener toda la información relevante relacionada a la red de
transporte, esta información fue procesada y colocada en archivos que son leídos
por los algoritmos. Luego se diseñó la solución y la estructura de datos que se
emplearan en el programa. Para poder definir las funciones objetivos fue necesario
analizar los diferentes componentes que estos presentan.
Para la implementación del programa primero se implementó las funciones
objetivos, luego se realizó la generación de soluciones aleatorias y luego cada una
de los algoritmos que contiene la solución, posteriormente se buscó mejorar la
eficiencia de los algoritmos utilizando programación multi-hilos, se siguió los
mismos para la definición de frecuencias y la definición de horarios. Una vez implementado todos los algoritmos se creó una interfaz de usuario que facilita el
uso y configuración de los algoritmos.
|
Page generated in 0.0786 seconds