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¿Qué es un artículo científico?

¿Alguna vez os habéis preguntado cómo se almacena el conocimiento científico hoy en día? Pues sí, se trata de los ARTÍCULOS CIENTÍFICOS. No siempre se ha hecho así, baste recordar las grandes bibliotecas como la de Alejandría, los manuscritos copiados una y otra vez por escribas y monjes, las cartas entre científicos, etc. Sin embargo, son las revistas  y los artículos científicos los que hoy en día se consideran como custodios del acervo científico actual.

Pero, ¿qué es un artículo científico? Se trata de un informe escrito que comunica, por primera vez, los resultados de una investigación. No es nada fácil escribir un artículo de este tipo, puesto que requiere de una rigurosidad, claridad, precisión y concisión muy elevadas. Además, antes de publicarse un artículo científico en una revista de alto impacto científico, este artículo se ve sometido a una rigurosa revisión por otros especialistas en el tema tratado (revisión por pares). Se podría decir que una investigación termina realmente cuando el público especializado tiene acceso a un artículo publicado en una revista científica.

¿Cómo podemos leer o escribir un artículo científico? ¿Por qué es importante escribirlo? ¿Qué estructura tiene?

Para poder contestar brevemente alguna de estas preguntas, vamos a difundir un par de videos explicativos sobre el tema, a sabiendas que nos quedaremos cortos y que en internet existen múltiples enlaces de gran calidad que nos pueden ayudar. También resulta de gran utilidad leer con detenimiento las instrucciones que las propias revistas exigen a sus autores para garantizar un mínimo de calidad en el estilo. No olvidemos que una buena investigación puede quedarse sin publicar si no somos capaces de transmitir bien lo que queremos decir.

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11 marzo, 2015
 
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¿Es fácil optimizar estructuras de hormigón?

Es más, ¿es posible que un ordenador sea capaz de diseñar de forma automática estructuras óptimas sin darle ninguna pista o información previa? Estoy convencido que a la vuelta de un par de años, todos los programas comerciales tendrán paquetes de optimización estructural que permitirán reducciones de coste en torno al 5-15% respecto a los programas actuales. Ya os adelanto que esta nueva tecnología va a traer consigo nuevas patologías en las estructuras de hormigón, que con la optimización se parecen más a las estructuras metálicas. Con el tiempo habrá que introducir capítulos o restricciones en las futuras versiones de la EHE o de los Eurocódigos. En este post vamos a continuar comentando aspectos relacionados con la modelización matemática, la optimización combinatoria, las metaheurísticas y los algoritmos.

Toda esta aventura la empezamos en el año 2002, con el primer curso de doctorado sobre optimización heurística en la ingeniería civil, que luego hemos ido ampliando y mejorando en el actual Máster Oficial en Ingeniería del Hormigón. Ya tenemos varias tesis doctorales y artículos científicos al respecto para aquellos de vosotros curiosos o interesados en el tema. Para aquellos que queráis ver algunas aplicaciones concretas, os recomiendo el siguiente capítulo de libro que escribimos sobre la optimización de distintas estructuras con un algoritmo tan simple como la cristalización simulada. Para aquellos otros que tengáis más curiosidad, os dejos algunas publicaciones de nuestro grupo de investigación en el apartado de referencias.

Os paso, para abrir boca, una forma sencilla de optimizar a través de este Polimedia. Espero que os guste.

Referencias: (más…)

8 marzo, 2015
 
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¿Qué es la optimización combinatoria?

Problema de las rutas de vehículos. Ejemplo de optimización combinatoria.

Los problemas de optimización en los que las variables de decisión son enteras, es decir, donde el espacio de soluciones está formado por ordenaciones o subconjuntos de números naturales, reciben el nombre de problemas de optimización combinatoria. En este caso, se trata de hallar el mejor valor de entre un número finito o numerable de soluciones viables. Sin embargo la enumeración de este conjunto resulta prácticamente imposible, aún para problemas de tamaño moderado.

Las raíces históricas de la optimización combinatoria subyacen en ciertos problemas económicos: la planificación y gestión de operaciones y el uso eficiente de los recursos. Pronto comenzaron a modelizarse de esta manera aplicaciones más técnicas, y hoy vemos problemas de optimización discreta en diversas áreas: informática, gestión logística (rutas, almacenaje), telecomunicaciones, ingeniería, etc., así como para tareas variadas como el diseño de campañas de marketing, la planificación de inversiones, la división de áreas en distritos políticos, la secuenciación de genes, la clasificación de plantas y animales, el diseño de nuevas moléculas, el trazado de redes de comunicaciones, el posicionamiento de satélites, la determinación del tamaño de vehículos y las rutas de medios de transporte, la asignación de trabajadores a tareas, la construcción de códigos seguros, el diseño de circuitos electrónicos, etc. (Yepes, 2002). La trascendencia de estos modelos, además del elevado número de aplicaciones, estriba en el hecho de que “contiene los dos elementos que hacen atractivo un problema a los matemáticos: planteamiento sencillo y dificultad de resolución” (Garfinkel, 1985). En Grötschel y Lobas (1993) se enumeran otros campos en los cuales pueden utilizarse las técnicas de optimización combinatoria.

REFERENCIAS

GARFINKEL, R.S. (1985). Motivation and Modeling, in LAWLER, E.L.; LENSTRA, J.K.; RINNOOY KAN, A.H.G.; SHMOYS, D.B. (eds.) The Traveling Salesman Problem: A Guide Tour of Combinatorial Optimization. Wiley. Chichester.

GRÖTSCHEL, M.; LÓVASZ, L. (1993). Combinatorial Optimization: A Survey. Technical Report 93-29. DIMACS, May.

YEPES, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Universitat Politècnica de València. 352 pp. ISBN: 0-493-91360-2. (pdf)

¿Qué es un modelo matemático de optimización?

La optimización significa hallar el valor máximo o mínimo de una cierta función, definida en un dominio. En los problemas de decisión que generalmente se presentan en la vida empresarial existen una serie de recursos escasos (personal, presupuesto, tiempo), o de requisitos mínimos a cumplir (producción, horas de descanso), que condicionan la elección de la solución adecuada, ya sea a nivel estratégico, táctico e incluso operativo. Por lo general, el propósito perseguido al tomar una decisión consiste en llevar a cabo el plan propuesto de una manera óptima: mínimos costos o máximo beneficio.

Desgraciadamente, la complejidad de las situaciones reales es de tal magnitud que en numerosas ocasiones son inviables los métodos matemáticos de resolución exactos, de modo que los problemas de optimización planteados frecuentemente se resuelven con métodos aproximados que proporcionan soluciones factibles que sean satisfactorias.

Os dejamos aquí un pequeño vídeo para divulgar lo que significa un modelo matemático de optimización. Espero que os guste.

8 febrero, 2015
 
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Universidad Politécnica de Valencia