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MTM2014-56233-P

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PREDICCION Y OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE: MODELOS ESTOCASTICOS DINAMICOS Y A...

PREDICCION Y OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE: MODELOS ESTOCASTICOS DINAMICOS Y APLICACIONES EL ESTADO ACTUAL DE LA METODOLOGIA APLICABLE EN MUCHOS AMBITOS DE PLANIFICACION Y GESTION DE PROCESOS ESTA CARACTERIZADO POR LA POCA CONSIDERACION DEL EFECTO DE LA INCERTIDUMBRE Y POR LA FALTA DE UN CONOCIMIENTO PROFUNDO SOBRE EL... ver más

01/01/2014

21K€

Presupuesto del proyecto: 21K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 21K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL ESTADO ACTUAL DE LA METODOLOGIA APLICABLE EN MUCHOS AMBITOS DE PLANIFICACION Y GESTION DE PROCESOS ESTA CARACTERIZADO POR LA POCA CONSIDERACION DEL EFECTO DE LA INCERTIDUMBRE Y POR LA FALTA DE UN CONOCIMIENTO PROFUNDO SOBRE EL ESTADO DE DICHOS PROCESOS, LO QUE FUERZA A LOS DECISORES A OPERAR EN TERMINOS CONSERVADORES CON EL FIN DE EVITAR LA TOMA DE DECISIONES ARRIESGADAS, EL PRESENTE PROYECTO PRETENDE EL DESARROLLO DE METODOLOGIAS QUE PERMITAN INCORPORAR LA INCERTIDUMBRE EN LA OPTIMIZACION DE PROCESOS EN DIFERENTES AMBITOS, MEDIANTE LA MODELIZACION ESPACIO-TEMPORAL DE RIESGOS EN EPIDEMIOLOGIA, EL ANALISIS BAYESIANO DE MODELOS DE ESPACIO DE ESTADO CON INNOVACIONES Y EL DESARROLLO DE MODELOS DINAMICOS DE PLANIFICACION LOGISTICA Y SELECCION DE CARTERAS, PRETENDEMOS DESARROLLAR MODELOS DINAMICOS Y ESTRATEGIAS DE OPTIMIZACION QUE PERMITAN ABORDAR DE MANERA EFICIENTE LA RESOLUCION DE DIFERENTES TIPOS DE PROBLEMAS EN LOS QUE LA INCERTIDUMBRE SE INCORPORA MEDIANTE EL ANALISIS DE SERIES HISTORICAS DE DATOS,EN TRABAJOS PREVIOS ANALIZABAMOS LOS MODELOS DE PREDICCION BASADOS EN SUAVIZADO EXPONENCIAL DESDE UNA PERSPECTIVA BAYESIANA, Y SE HA DEMOSTRADO QUE ESTOS MODELOS PUEDEN SER CONSIDERADOS COMO UN CASO PARTICULAR DE LOS MODELOS DE ESPACIOS DE ESTADO CON INNOVACIONES, NOS PROPONEMOS AVANZAR TEORICAMENTE EN EL ANALISIS BAYESIANO DE DICHOS MODELOS INCORPORANDO MULTIESTACIONALIDAD, COVARIABLES Y ERRORES AUTOCORRELADOS, CON EL OBJETIVO DE QUE PUEDAN SER UTILIZADOS EN LA PREDICCION AUTOMATICA DE BANCOS DE SERIES TEMPORALES, ALGO QUE TODA EMPRESA O INSTITUCION NECESITA EN LA PLANIFICACION Y GESTION DE SUS RECURSOS, LOS METODOS DE PREDICCION DE SERIES TEMPORALES QUE HA DESARROLLADO NUESTRO EQUIPO HAN SIDO APLICADOS FUNDAMENTALMENTE EN PLANIFICACION LOGISTICA, CREEMOS QUE LA INCLUSION DE COVARIABLES Y MULTIESTACIONALIDAD NOS VA A PERMITIR AMPLIAR LOS CAMPOS DE APLICACION DE DICHA METODOLOGIA MEDIANTE LA CONSIDERACION DE MODELOS DE SIMULACION-OPTIMIZACION PARA EL ANALISIS DE LA CALIDAD DEL SERVICIO Y LA MINIMIZACION DE COSTES,EL PROBLEMA DE LA SELECCION DE CARTERAS TRATA DE DETERMINAR UNA CARTERA OPTIMA QUE SATISFAGA LAS PREFERENCIAS DEL DECISOR, EN CUANTO AL RIESGO Y AL BENEFICIO DE LA INVERSION, QUEREMOS ABORDAR EL PROBLEMA DE SELECCION DE CARTERAS DESDE UNA PERSPECTIVA DINAMICA Y MULTI-OBJETIVO, MEDIANTE MODELOS QUE APROXIMAN LA INCERTIDUMBRE UTILIZANDO LA LOGICA DIFUSA Y DESARROLLANDO ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS DE OPTIMACION MULTI-OBJETIVO PARA DETERMINAR CARTERAS EFICIENTES EN DIFERENTES ESCENARIOS DE INVERSION,EL ESTUDIO DE LA VARIABILIDAD GEOGRAFICA Y TEMPORAL DE LOS FENOMENOS DE LA SALUD GOZA ACTUALMENTE DE UNA GRAN POPULARIDAD DENTRO DEL MUNDO DE LA EPIDEMIOLOGIA, NUMEROSOS MODELOS DE SUAVIZACION DE RIESGOS QUE INCORPORAN SIMULTANEAMENTE LA DEPENDENCIA ESPACIAL DE LOS RIESGOS ENTRE REGIONES CERCANAS Y LA DEPENDENCIA TEMPORAL DE LOS RIESGOS PARA CADA UNA DE LAS REGIONES HAN SIDO PROPUESTOS EN LOS ULTIMOS AÑOS, LOS MODELOS CLASICOS HAN SIDO DISEÑADOS PARA REALIZAR UN ANALISIS RETROSPECTIVO DE LAS SERIES TEMPORALES DE INCIDENCIA Y, POR TANTO, NO TRATAN CUESTIONES FUNDAMENTALES DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LA PLANIFICACION DE ACCIONES PREVENTIVAS Y DE CONTROL COMO SON LA PREDICCION DEL COMIENZO DE BROTES INFECCIOSOS, PREDICCION DE PICOS DE EPIDEMIAS Y FINALIZACION DE LAS MISMAS, QUEREMOS ANALIZAR ALGUNOS PROBLEMAS RELACIONADOS CON LA PREDICCION EN PROPAGACION DE EPIDEMIAS, INCIDIENDO SIMULTANEAMENTE EN SUS COMPONENTES ESPACIAL Y TEMPORAL, DECISIÓN MULTI-OBJETIVO\EPIDEMIOLOGIA\PREDICCIÓN BAYESIANA\SELECCIÓN DE CARTERAS\OPTIMIZACIÓN LOGÍSTICA\SOFT COMPUTING

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