Análisis de métodos de optimización metaheurística para la calibración de modelos en dinámica de sistemas (2015)
La calibración de modelos en Dinámica de Sistemas mejora el ajuste entre los datos simulados por el modelo y los datos históricos, aumentando la confianza en ellos y la representatividad de los sistemas reales. En años recientes el proceso de calibración se ha visto potenciado por la automatización y la implementación de algoritmos de optimización en los programas de simulación. Esto ha permitido que el proceso se realice en tiempos relativamente cortos y por cualquier persona, incluso sin conocimientos en el proceso de calibración; lo que ha llevado a que el proceso se realice en ocasiones de forma descuidada, dejando de lado elementos como la selección de la función objetivo o la definición de los métodos de optimización. En esta tesis se evalúan tres métodos de optimización metaheurística; uno basado en algoritmos genéticos, uno basado en el algoritmo de Powell y un tercer algoritmo mixto para la calibración de modelos en Dinámica de Sistemas. La evaluación se hizo con el desempeño en la calibración de los modelos medidos por el error cuadrático porcentual de los datos, el error máximo alcanzado en el tiempo de simulación y el coeficiente de ajuste R2, además un estudio cualitativo y descriptivo mediante análisis de la distribución del error y los coeficientes de Theil. Como resultado se encuentra que los métodos de optimización permiten obtener un mayor ajuste entre los datos históricos y los datos observados por el modelo, mejorando cada uno de los criterios mencionados. Este proceso se puede realizar con relativa facilidad y rapidez dada la inclusión de los algoritmos en los programas de simulación. Sin embargo, estos son sensibles a la forma en la que se realiza el proceso y al método de optimización empleado, presentando diferencias entre los valores arrojados por cada uno de los métodos como se espera para modelos con complejidad dinámica.