Modelado de sistemas dinámicos mediante algoritmos GP con estructuras basadas en diagramas de bloques

Resumen

La alta complejidad de muchos sistemas físicos hace en ocasiones dificil abordar su modelado mediante técnicas clásicas, recurriéndose habitualmente a sistemas de aprendizaje que tratan de obtener un modelo en base a información medida del sistema real,No obstante, muchas de estas técnicas presentan como principal inconveniente la dificultad de análisis del modelo obtenido y la dificultad de inclusión de consideraciones dinámicas en el proceso de búsqueda. Esta tesis propone una metodología de resolución del problema basada en el uso de un Algoritmo Genético Programable (GA-P) hibaridado con el método Simplex de Nelder & Mead, que trata de obtener un modelo del sistema en una representación de diagrama de bloques formada por una asociación en serie, paralelo o realimentada de subsistemas estáticos o dinámicos, lineales o no. Su principal ventaja es que proprociona soluciones análiticas de sencilla interpretación, lo que podría facilitar el análisis del resultado obtenido, permitiendo su aceptación o rechazo en base a criterios más avanzados que un simple error de ajsute, y profundizar en el conocimiento del proceso a partir de las soluciones obtenidas. El algoritmo paraleliza la búsqueda de la estructura del modelo y de sus parámetros, al contrario de otros enfoques similares realizados mediante la aplicación de la Programación Genética donde se sigue un proceso jerárquico, que presentan como principal desventaja el coste de la identificación de estructuras no válidas.Ambas búsquedas, realizadas de forma concurrente, no jerárqueica, son de naturaleza evolutiva. Previamente a la adopción de un algoritmo evolutivo (concretamente un algoritmo genético basado en genoma real) para la evolución paramétrica de los modelos manejados, se ha realizado un estudio consistente en la identificación de un conjunto de sistemas mediante métodos de búsqueda directa.Tal y como se muestra en este trabajo, d