Discusión sobre el artículo "Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Práctica"

 

Artículo publicado Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Práctica:

En este artículo, seguiremos profundizando en la aplicación del algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimisation). En particular, discutiremos dos aspectos clave: el movimiento de las nubes hacia regiones de bajas presiones y la modelización del proceso de lluvia, incluida la inicialización de las gotas y su distribución entre las nubes. También analizaremos otras técnicas que desempeñan un papel importante a la hora de gestionar el estado de las nubes y garantizar su interacción con el entorno.

Dividimos el espacio de búsqueda en regiones. Asimismo, establecimos los valores de humedad y presión iniciales en estas regiones, y fijamos los parámetros del modelo como: entropía inicial, hiperentropía, umbral de humedad para la formación de nubes y otros. El siguiente paso consistió en generar nubes seleccionando una zona con mucha humedad. Calculamos el centro de la nube, la entropía y la hiperentropía. Luego realizamos una actualización de los parámetros meteorológicos de humedad y presión en las regiones tras la generación de nubes. Después implementamos el movimiento de nubes hacia regiones de bajas presiones y actualizamos posteriormente las características de las nubes según su movimiento entre regiones, además de la dispersión de las nubes. 

¿Qué queda por hacer? Pues implementar las funciones para aleatorizar la colocación de las gotas y su distribución entre las nubes; finalizar el proceso de lluvia y actualizar la solución global; probar el modelo de nuestras funciones de prueba con distintos parámetros para evaluar su rendimiento y precisión; y modificar el proceso de formación de lluvia y gotas para realizar un intercambio de información más completo en la población sobre las regiones prometedoras.


Autor: Andrey Dik

 
Un tema realmente interesante.
 
Arda Kaya #:
Un tema realmente interesante.

Gracias, con mucho gusto.