Investigación Bibliográfica Ana Sofía Jacobo Molina A00827258 1. ¿Qué es un ciclo biológico? Es un círculo imaginario que un organismo va trazando conforme su vida va avanzando, es decir, es el conjunto de alteraciones que experimenta (Costas, 2014), comienza desde la estructura reproductiva que toma al momento de ser engendrado hasta alcanzar el punto de su madurez para poder lograr su reproducción, tal y como fue su inicio; estas etapas se van siguiendo una a la otra dando paso a la creación de nuevas generaciones, por lo que si una no se completa, es imposible avanzar a la siguiente (Miguel, 2017). Además, en un mismo ciclo biológico pueden existir individuos sexuados y asexuados; de esta manera, el ciclo manifiesta dos etapas conformadas por células vegetativas y reproductivas, denominadas fases nucleares (Cocucci & Hunziker, 1994). Cabe recalcar que las teorías de la organización y la realización de diferentes estudios sociales dentro del ámbito científico y tecnológico, se van acercando cada vez más en comprender el análisis del ciclo de vida como herramienta metodológica y como una lógica institucional que influye en la manera en la que están definidas las problemáticas ambientales (Meneses, Domínguez, & Guerra, 2016). 2. ¿Qué es la comunicación? Es un proceso dinámico en el que es necesaria la participación de una fuente que envía el mensaje a través de un medio hacia un receptor que puede llegar a convertirse en emisor, a su vez involucra elementos y factores que hacen improbable una respuesta certera (Santos García, 2012). Actualmente, el término comunicación ha sido utilizado considerablemente y consigo, ha sufrido una devaluación en su significado lo que provoca una ignorancia hacia lo que hace referencia. Para que pueda haber comunicación, es necesario establecer una relación entre los comunicantes, que se use el mismo lenguaje, que el mensaje sea decodificado y que la respuesta sea comprendida (Frias Azcárate, 2000). También se considera comunicación al intercambio de ideas e información, puede ser por medios tradicionales, como a radio y televisión, pero ahora existe la posibilidad de establecer comunicación por medio de la tecnología, es decir, internet (UNESCO, 2014). Cabe mencionar, que puede haber tres tipos de comunicación: personal, a distancia e impersonal. La comunicación personal se da cuando una conversación se realiza cara a cara. En cambio, a distancia se requiere de un medio físico para lograr comunicarse, ya sea teléfono, cartas etc. Finalmente, la comunicación impersonal es aquella donde una persona se dirige a un público en general, tal y como en las conferencias (Raffino, 2019). 3. ¿Qué es un algoritmo? Es un conjunto finito de reglas correctamente establecidas en su lógica de control que dan pie a la solución de problemáticas en un determinado tiempo. En esta solución, el algoritmo va completando ciertas etapas para la resolución del problema que pueden ser efectuadas manualmente, mecánicamente o implementando una máquina enfocada al procesamiento de datos (Mancilla Herrera, Ebratt Gómez, & Capacho Portilla, 2014). Un algoritmo genético es un método de búsqueda que imita la teoría de de la evolución de las especies de Charles Darwin, para la solución de problemáticas. Existen tres parámetros para lograr su estudio: el tamaño de la población, la probabilidad de cruce y la probabilidad de mutación (Arranz de la Peña & Parra Truyol, 2017). Estos algoritmos pueden definir el diseño de un avión, encontrar el mejor trayecto para un viaje o hasta optimizar el funcionamiento de una red neuronal (Vico, s.f.). Además, es un tipo de aprendizaje automático donde su comportamiento es generado a partir de una metáfora de los procesos de evolución en la naturaleza. Funciona a través de la creación de una población de individuos por medio de una computadora, y éstos son sometidos a un proceso evolutivo (Barreiro Sorribas & Montañés Pazos). 4. ¿Qué es el modelo Ant Colony Optimization (ACO)? Es una técnica de optimización que fue introducida en los 90´s, conocida como un método innovador para resolver problemas generales, inspirado en el comportamiento de las hormigas, específicamente la búsqueda de alimento, en donde el objetivo es desarrollar estrategias de solución sobresalientes (Blum, 2005). Este algoritmo está basado en la manera en que las hormigas se comunican a través de sus feromonas, las cuáles les permiten hallar caminos cortos que puedan utilizar para ir de su colonia a la fuente de alimento (Robles Algarín, 2010). Además, se han obtenido resultados exitosos con respecto a los algoritmos de las colonias de hormigas al resolver problemáticas (Boryczka & Kozak, 2010). Los algoritmos del Ant Colony Optimization son los de mejor reputación y ampliamente reconocidos como técnicas algorítmicas basadas en la conducta de las hormigas; han ganado prestigio debido a las diversas problemáticas a las que se han enfrentado (Dorigo & Stützle, 2004). 5. ¿Reconoces alguna aplicación para biomimética? Existe una amplia gama de aplicaciones de los algoritmos del ACO manifestadas en diversos campos, como: redes neuronales, inteligencia artificial, mejoramiento de funciones numéricas, sistemas difusos, procesamiento de imágenes, control de sistemas, etc. ✓ Problemas de enrutamiento de vehículos: consiste en vehículos estacionados que transportan clientes antes de regresar de nuevo al estacionamiento. Se busca minimizar el número de vehículos y la distancia recorrida (Robles Algarín, 2010). ✓ Reconfiguración de sistemas de distribución de energía eléctrica: consiste en alterar la topología de las redes por medio de la apertura o cierre de interruptores. Aísla fallas, reduce pérdidas activas, balancea cargas entre alimentadores y mejora los niveles de tensión (Carvajal, López, & Lemoine, 2009). ✓ Asignación Dinámica de Recursos en una Plataforma de Experimentación de Temperatura Multizona: esta plataforma está compuesta por sensores y actuadores organizados en zonas, el uso del ACO permitió obtener una temperatura uniforme, ya que encuentra la zona con menor temperatura y automáticamente enciende la bombilla que hará que la temperatura aumente (Muñoz, López, & Caicedo, 2007). ✓ Diseño de Topologías Virtuales en Redes Ópticas: este problema es conocido como Routing and Wavelength Assignation (RWA), este algoritmo propone convertir el problema en uno de enrutamiento tradicional que modifica el grafo representado por la red óptica. Reducen el número de saltos y el total de longitudes de onda conmutadas (Insfrán, Pinto, & Barán, 2006). ✓ Programación óptima de horarios de clase: la asignación de horarios en instituciones educativos ha demostrado ser un problema complicado de resolver, ya que debe establecerse un número de eventos dentro de un lapso limitado. El ACO ha encontrado una solución posible y de buena calidad tomando en cuenta la complejidad de las postulaciones (Peñuela, Franco B., O., & M., 2008). Referencias Arranz de la Peña, J., & Parra Truyol, A. (2017). Algoritmos Genéticos. Universidad Carlos III. Barreiro Sorribas, J. M., & Montañés Pazos, F. (s.f.). Un Modelo Biológico en la Informática:. 29-54. Blum, C. (2005). Ant colony optimization: Introduction and recent trends. Physics of Life Reviews, 353-373. Boryczka, U., & Kozak, J. (2010). Ant Colony Decision Trees – A New Method for Constructing Decision Trees Based on Ant Colony Optimization. University of Silesia, Poland. Carvajal, S., López, J., & Lemoine, C. (2009). Reconfiguración de sistemas de distribución de energía eléctrica usando un algoritmo de optimización basado en colonia de hormigas . Tecnura, 14-22. Cocucci, A., & Hunziker, A. (1994). Ciclos Biológicos en el Reino Vegetal. Córdoba, Argentina.: Acdemia Nacional de Ciencias. Costas, G. (20 de Marzo de 2014). Ciclos biológicos. Obtenido de Ciencia y biología: https://cienciaybiologia.com/ciclos-biologicos/ Dorigo, M., & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. London, England: Bradfort. Frias Azcárate, R. (2000). Una aproximación al Concepto de Comunicación y sus consecuencias en la práctica de las Instituciones. Nómadas. Critical Journal of Social and Juridical Sciences. Insfrán, C., Pinto, D., & Barán, B. (2006). Diseño de topologías virtuales en redes ópticas. un enfoque basado en colonia de hormigas. Latin-American Conference on Informatics, 173-195. Mancilla Herrera, A., Ebratt Gómez, R., & Capacho Portilla, J. (2014). Diseño y construcción de algoritmos. Bogotá Universidad del Norte: Universidad del Norte. Meneses, Y., Domínguez, E., & Guerra, B. (2016). ANÁLISIS DE CICLO DE VIDA Y ANÁLISIS DE PELIGROS Y. Revista Centro Azúcar, 16-26. Miguel, J. (17 de Julio de 2017). El Blog Verde. Obtenido de Ciclos Biológicos de los Animales: https://elblogverde.com/ciclos-biologicos/ Muñoz, M., López, J., & Caicedo, E. (2007). Optimizacion por Colonia de Hormigas para la Asiganción Dinámica de Recursos en una Plataforma de Experimentación de Temperatura Multizona. IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, 82-87. Peñuela, C. A., Franco B., J. F., O., T., & M., E. (2008). COLONIA DE HORMIGAS APLICADA A LA PROGRAMACIÓN ÓPTIMA DE HORARIOS DE CLASE. Scientia Et Technica, 49-54. Raffino, M. E. (28 de Febrero de 2019). Concepto.de. Obtenido de Comunicación: https://concepto.de/comunicacion/ Robles Algarín, C. A. (2010). Optimización por colonia de Hormigas: Aplicaciones y Tendencias . Ingeniería Solidaria, 84-89. 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