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MTM2017-83850-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 (2) EL PRESENTE PROYECTO ES CONTINUACION DEL PROYECTO MTM2014-56233-P, Y PRETENDE SEGUIR AVANZANDO EN EL DESARROLLO DE METODOLOGIAS QUE PERMITAN INCORPORAR LA INCERTIDUMBRE EN LA OPTIMIZACION EN DIFERENTES AMBITOS DE PLANIFICACION Y G... ver más

01/01/2017

19K€

Presupuesto del proyecto: 19K€

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 2017-01-01 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 19K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PRESENTE PROYECTO ES CONTINUACION DEL PROYECTO MTM2014-56233-P, Y PRETENDE SEGUIR AVANZANDO EN EL DESARROLLO DE METODOLOGIAS QUE PERMITAN INCORPORAR LA INCERTIDUMBRE EN LA OPTIMIZACION EN DIFERENTES AMBITOS DE PLANIFICACION Y GESTION DE PROCESOS, EN CONCRETO, SERAN OBJETO DE ESTE PROYECTO ESCENARIOS CON PRESENCIA DE INCERTIDUMBRE PARA LOS QUE EXISTE INFORMACION DADA POR UNA SERIE DE DATOS HISTORICOS, PARA LOS QUE UTILIZAREMOS MODELOS DE SERIES TEMPORALES, Y AQUELLOS EN LOS QUE ADEMAS DE LA RELACION TEMPORAL EXISTE UNA RELACION DE VECINDAD ENTRE OBSERVACIONES CONTEMPORANEAS, PARA LOS QUE UTILIZAREMOS MODELOS ESPACIO-TEMPORALES, LOS RESULTADOS OBTENIDOS EN AMBOS CASOS NOS SERAN UTILES, COMO ETAPA PREVIA, PARA CONSTRUIR SISTEMAS DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES BASADOS EN MODELOS DE OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE,EN TRABAJOS PREVIOS HEMOS CONSIDERADO MODELOS DE PREDICCION BASADOS EN SUAVIZADO EXPONENCIAL, Y SE HA AVANZADO TEORICAMENTE EN LA INCORPORACION DE MULTIESTACIONALIDAD, COVARIABLES Y ERRORES AUTOCORRELADOS, CON EL OBJETIVO DE QUE PUEDAN SER UTILIZADOS EN LA PREDICCION AUTOMATICA DE BANCOS DE SERIES TEMPORALES, RECIENTEMENTE, HEMOS INTRODUCIDO METODOS DE SERIES TEMPORALES FUZZY PARA OBTENER COMO PREDICCION UN NUMERO FUZZY QUE PUEDA SER INCORPORADO EN LOS MODELOS DE OPTIMIZACION QUE UTILIZAN LOGICA DIFUSA PARA INCORPORAR LA INCERTIDUMBRE, PRETENDEMOS CON ELLO AMPLIAR EL CAMPO DE APLICACION DE DICHAS METODOLOGIAS MEDIANTE MODELOS DE SIMULACION-OPTIMIZACION QUE PERMITAN ANALIZAR LA CALIDAD DE LAS SOLUCIONES Y LA OPTIMIZACION DE LOS OBJETIVOS,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 LAS COMPONENTES ESPACIAL Y TEMPORAL DEL PROBLEMA,TODOS ESOS RESULTADOS DE PREDICCION LOS UTILIZAREMOS EN LA CONSTRUCCION DE SISTEMAS DE AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES BASADOS EN MODELOS DE OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE PARA DISTINTOS AMBITOS, ENTRE ELLOS, TRABAJAREMOS PROBLEMAS DE GESTION FINANCIERA, EN ESPECIAL EL PROBLEMA DE SELECCION DE CARTERAS, 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, HEMOS INTRODUCIDO LA APROXIMACION DEL RENDIMIENTO DE UNA CARTERA MEDIANTE DISTRIBUCIONES DE CREDIBILIDAD, Y MEDIDAS ALTERNATIVAS DEL RIESGO DE LA INVERSION, ABORDAREMOS EL PROBLEMA DE SELECCION DE CARTERAS INTRODUCIENDO UNA FUNCION DE PERDIDA QUE PUEDA SER VISUALIZADA POR EL INVERSOR, COMO UNA MEDIDA DE SUS PREFERENCIAS Y DESARROLLAREMOS ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS DE OPTIMACION MULTI-OBJETIVO PARA DETERMINAR CARTERAS EFICIENTES PARA DIFERENTES PERFILES DE RIESGO DEL INVERSOR, DECISIÓN MULTI-OBJETIVO\EPIDEMIOLOGIA\PREDICCIÓN BAYESIANA\SELECCIÓN DE CARTERAS\OPTIMIZACIÓN LOGÍSTICA\SOFT COMPUTING

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