tesis

Implementación del algoritmo de selección de variables
conocido con el nombre de "Simulated Annealing"
(Recocido Simulado) .

AUTOR: J. Javier Peláez Moreno
DIRECTOR: Eduard Llobet Valero
FECHA: Enero / 2005

Algoritmo de selección variables "Simulated Annealing"

ÍNDICE
Pág.
1.0 INTRODUCION

3

2.0 OBJETIVOS DEL PROYECTO

6

3.0. CONSIDERACIONES PREVIAS

7

3.1. SENSORESDE GAS

7

4.0. DATOS DE PARTIDA

11

5.0 MÉTODOS EXISTENTES PARA LA SELECCIÓN DE VARIABLES

14

5.1 FORWARD SELECTION
5.2 BACKWARD ELIMINATION
5.3 STEPWISE SELECTION
5.4 OTROS MÉTODOS
5.4.1 REDES NEURONALES
5.4.1.1 RED FUZZY ARTMAP
5.4.1.2 RED PROBABILÍSTICA

14
16
17
17
18
18
20

6.0 DESCRIPCIÓN DEL MÉTODO "SIMULATED ANNEALING"
6.1 ANALOGIA FISICA
6.2 EL PROCESO DE“SIMULATED ANNEALING”
6.3 DECISIONES GENÉRICAS
6.4 DECISIONES ESPECIFICAS PARA CADA PROBLEMA
6.5 APLICACIONES DEL METODO
7.0 TRATAMIENTO DE DATOS

23
23
24
27
30
32
34

7.1
7.2
7.3
7.4
7.5
7.6
7.7
7.8

PROGRAMA “SIMULATED_AN1.M”
PROGRAMA “GRAFICAS.M”
PROGRAMA “MINIMO.M”
PROGRAMA “GRAFICA_MIN.M”
PROGRAMA “VALIDACIÓN_CRUZADA.M”
PROGRAMA “ELECCION_MIN_ERROR.M”
PROGRAMA“ELECCION_MIN_VARIABLES.M”
PROGRAMA “GUI_SA.M”
7.8.1 IMPLEMENTACIÓN EN UN ENTORNO GRÁFICO CON MATLAB
7.8.2 HERRAMIENTAS BÁSICAS DE DISEÑO DE GUI’S
7.8.3 PROGRAMACIÓN DE GUI’S
7.8.4 ESTRUCTURA DEL GUI
7.9 SOFTWARE

Pág 1

35
37
38
40
41
42
44
46
46
46
52
58
59

Algoritmo de selección variables "Simulated Annealing"

Pág.
8.0 APLICACIÓN DEL METODO SIMULATED ANNEALING
8.1PARAMETROS INICIALES
8.2 RESULTADOS
8.2.1 PRIMER FICHERO DE DATOS
8.2.2 SEGUNDO FICHERO DE DATOS
9.0 EVALUACION DE DATOS

60
60
62
62
80
102

9.1 ANALISIS DE LOS DATOS
9.2 COMPARATIVA CON OTROS MÉTODOS
9.3 EVALUACION RESULTADOS

104
105
108

10.0 CONCLUSIONES

109

11.0 BIBLIOGRAFIA

110

12.0 ANEXOS

113

12.1 PROGRAMACION EN MATLAB
12.1.1 PROGRAMA“SIMULATED_AN1.M”
12.1.2 PROGRAMA “GRAFICAS.M”
12.1.3 PROGRAMA “MINIMO.M”
12.1.4 PROGRAMA “GRAFICA_MIN.M”
12.1.5 PROGRAMA “VALIDACIÓN_CRUZADA.M”
12.1.6 PROGRAMA “ELECCION_MIN_ERROR.M”
12.1.7 PROGRAMA “ELECCION_MIN_VARIABLES.M”
12.1.8 PROGRAMA “GUI_SA1.M”
12.2 GRÁFICOS DE LA EVOLUCIÓN DE DATOS
12.2.1 EVELOCIÓN PRIMER FICHERO DATOS (5 CLASES)
12.2.2 EVELOCIÓN SEGUNDO FICHERO DATOS (6 CLASES)

Pág 2

113113
120
121
124
126
128
132
136
139
139
160

Algoritmo de selección variables "Simulated Annealing"

1.0 INTRODUCION
El olfato fue siempre uno de nuestros sentidos más enigmáticos. Ya se sabía desde 1991
que, en promedio, una nariz puede detectar casi 10.000 aromas diferentes en un ejercicio
que usa aproximadamente 1.000 células olfativas.
El sistema olfativo activa todo unconjunto de células especializadas receptoras que, a su
vez, transmite esta información a otras partes del cerebro donde la misma queda registrada
en la memoria.
El olfato humano es un "instrumento" ampliamente utilizado como control de calidad en la
industria. Este proceso es caro ya que requiere un conjunto de expertos entrenados que sólo
pueden trabajar durante periodos de tiempo relativamentecortos, puesto que su exposición
a determinados aromas durante tiempos prolongados reduce su sensibilidad olfativa. Por lo
tanto existe la necesidad de desarrollar instrumentación electrónica que pueda imitar el
sistema olfativo humano, que sea de bajo coste, de fácil utilización y que permita obtener
los resultados del análisis en tiempo real.
Una “nariz electrónica” es un instrumento quepuede oler, es decir, es capaz de realizar
análisis cualitativos y/o cuantitativos de una mezcla de gases, vapores y olores. La nariz
electrónica es un instrumento de olfato artificial que permite distinguir y reconocer aromas
utilizando sensores de gas.
La nariz electrónica tiene al menos 4 partes con diferentes funciones:
-

La primera, realiza la adecuación de la mezcla gaseosa y...