Proyecto
March 25, 2017 | Author: yulieth Forero | Category: N/A
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PROYECTO GRUPAL
Proyecto Tipo de investigación
Aplicación del tema de Cadenas de Markov en Tiempo Discreto para la solución de un ejercicio de grupos de la Formula 1 en Facebook Tipo de investigación acorde con el nivel: Formativa.
Nivel académico
Profesional. Dominar el lenguaje y métodos matemáticos indispensables para lograr comprensión de problemas y discusiones cotidianas contemporáneas Competencias a en el área de ingeniería. desarrollar Utilizar técnicas, destrezas y herramientas propias de la ingeniería para aplicarla a problemas determinísticos y estocásticos de una organización. Criterios de evaluación Se evaluará el contenido del trabajo escrito y el soporte contenido trabajados en el los archivos de Excel. El proyecto debe ser realizado al interior de cada grupo, y expresamente está prohibida la consulta, y en general, el intercambio de información entre los grupos. Recuerden que la duplicidad de Información General del información entre grupos es considerada por plagio académico. proyecto Para la elaboración del proyecto los estudiantes podrán trabajar en equipos de máximo 6 (seis) integrantes. 1. Aplicación de las definiciones y conceptos de procesos estocásticos. 2. Modelamiento de problemas como Procesos Estocásticos en Tiempo Discreto. Resultados del 3. Diseño de Cadenas de Markov en Tiempo Discreto. Desempeño 4. Interpretación probabilística y estocástica de los sistemas que pueden ser modelados como Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
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[ POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO ]
INSTRUCCIONES PARA ELABORAR EL PROYECTO La estructura de la World Wide Web puede ser vista como un grafo dirigido con N nodos. Cada nodo en la red representa cierta página web y los arcos dirigidos representan los hipervínculos entre las páginas. La idea subyacente en el exitoso PageRank de Google es modelar esta red como una cadena de Markov de tiempo discreto de la siguiente forma: En el escenario más simple, suponga que una persona navega en internet dando click al azar en alguno de los hipervínculos de una página web, la cual a su vez también fue seleccionada al azar por dicha persona. El PageRank de cada página es una medida de la probabilidad de que esta persona eventualmente llegue a dicha página a través de su navegación aleatoria. El PageRank de la página “i”, puede ser visto como una medida de la importancia que tiene una página web, ya que a medida que aumenten los hipervínculos que otras páginas tengan con ella, más alto será el PageRank de “i”, y por ende mucho más probable que la persona llegue eventualmente a dicha página. Es importante aclarar que ésta es una descripción muy simplificada del trabajo que propusieron Page y Brin1 en su idea general del famoso buscador. La FIA quiere usar esta idea para generar un ranking a pequeña escala y así poder establecer una categorización para los pilotos de la F1 y la de los equipos. Para esto no se va a utilizar una página web propiamente, sino que se considerará la popular aplicación web Facebook 2 . En dicha aplicación se encuentra agrupada una gran cantidad de personas en el mundo, y cada una se conecta con muchas otras a través de la misma aplicación. Su trabajo será asignarle a cada piloto un ranking que mide su popularidad, es decir, entre más personas incluyan a la persona “i” entre sus amigos, más popular será la persona “i”. El gerente de Promoción de la FIA le ha ofrecido a su compañía la oportunidad de desarrollar un modelo estocástico que se ajuste a la situación anteriormente descrita. Para ello le ha recomendado revisar el artículo The Anatomy of a Large-‐Scale Hypertextual Web Search Engine, Computer Science Department; Sergey Brin and Lawrence Page. y adaptar el modelo propuesto por los autores a la situación actual. Para la elaboración del proyecto los estudiantes podrán trabajar en equipos de máximo 6 (seis) integrantes. El trabajo se desarrollará en dos entregas compuestas de la siguiente manera: 1 Sergey Brin and Lawrence Page, The Anatomy of a Large-‐Scale Hypertextual Web Search Engine, Computer Science Department, Stanford University. http://infolab.stanford.edu/pub/papers/google.pdf
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Es este escenario sólo participaran los pilotos de F1 del año 2012
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INSTRUCCIONES DE ENTREGA 1 – Semana 3 Especifique claramente qué debe realizar el estudiante y qué debe entregar, en qué formatos, recomendaciones metodológicas. Puede utilizar fase de información o búsqueda, fase de aplicación o experimentación y fase de análisis y síntesis. Primera entrega: Consiste de la realización de un trabajo escrito que deberá seguir los siguientes parámetros: La longitud máxima del documento es de 5 páginas (hojas blancas tamaño carta), una de las cuales será utilizada como página de presentación. La página de presentación deberá incluir el nombre de su compañía, el logo de la misma y la tabla de contenido del informe. Recuerden que ustedes deben crear un nombre para compañía y diseñar un logo. En el documento se debe incluir una breve descripción de la compañía y la descripción del equipo de trabajo. Los anexos se entregarán en formato digital (se aconseja un archivo de Excel) y deberán estar estructurados. Todos los anexos incluidos en este archivo deberán ser citados en el informe escrito. En el informe se debe utilizar un tamaño de fuente 12, y para los resultados numéricos se debe utilizar como máximo 2 cifras decimales. El informe que usted deberá entregar debe incluir la realización de los siguientes paso: Paso 1. En el archivo anexo Facebook F1, usted encontrará una copia de la aplicación con 24 pilotos. En la página de la persona “i” usted podrá ver a las personas que “i” ha decidido incluir entre sus amigos. Usted deberá construir una matriz de incidencia para el grupo, en donde la posición (i; j) de la matriz está definida por: En donde Mi corresponde al número total de amigos que tiene la persona "i".
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[ POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO ]
Es importante recordar que “p!" ” es la probabilidad que el sistema se mueva a un estado "j" cuando este se mueve fuera del estado "i", para todo "i" diferente de "j". Paso 2: Identifique claramente los grupos de amigos que hay en el grupo de estudio. Tenga en cuenta, que un grupo de amigos es aquel en donde cualquier miembro del grupo está conectado (no necesariamente de forma directa) con los demás miembros de dicho grupo. Ayuda: Existen 2 grupos claramente diferenciados. INSTRUCCIONES DE ENTREGA 2 – Semana 5 Consiste de la realización de un trabajo escrito que deberá seguir los siguientes parámetros: La longitud máxima del documento es de 9 páginas (hojas blancas tamaño carta), una de las cuales será utilizada como página de presentación. La página de presentación deberá incluir el nombre de su compañía, el logo de la misma y la tabla de contenido del informe. Recuerden que ustedes deben crear un nombre para compañía y diseñar un logo. En el documento se debe incluir una breve descripción de la compañía y la descripción del equipo de trabajo. Los anexos se entregarán en formato digital (se aconseja un archivo de Excel) y deberán estar estructurados. Todos los anexos incluidos en este archivo deberán ser citados en el informe escrito. En el informe se debe utilizar un tamaño de fuente 12, y para los resultados numéricos se debe utilizar como máximo 2 cifras decimales. El informe que usted deberá entregar debe incluir la realización de los siguientes paso: Paso 1. En el archivo anexo Facebook F1, usted encontrará una copia de la aplicación con 24 pilotos. En la página de la persona “i” usted podrá ver a las personas que “i” ha decidido incluir entre sus amigos. Usted deberá construir una matriz de incidencia para el grupo, en donde la posición (i; j) de la matriz está definida por:
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En donde Mi corresponde al número total de amigos que tiene la persona "i". Es importante recordar que “p!" ” es la probabilidad que el sistema se mueva a un estado "j" cuando este se mueve fuera del estado "i", para todo "i" diferente de "j". Paso 2: Identifique claramente los grupos de amigos que hay en el grupo de estudio. Tenga en cuenta, que un grupo de amigos es aquel en donde cualquier miembro del grupo está conectado (no necesariamente de forma directa) con los demás miembros de dicho grupo. Ayuda: Existen 2 grupos claramente diferenciados. Paso 3: Si la matriz anterior no resulta ser estocástica, es posible que alguna de las personas no tenga incluido a ningún amigo en su aplicación, por lo tanto hay que modificar la matriz para volverla estocástica. Una alternativa, basada en un supuesto de uniformidad, es reemplazar la fila nula por un vector β! , en donde cada posición “j” del vector está definida de la siguiente forma: β!" = 1 N , en donde “N” es el número de personas del grupo bajo consideración. Reemplace las filas nulas de la matriz P del numeral anterior por vectores del tipo β! , y llame a la nueva matriz P. INSTRUCCIONES DE ENTREGA 3 – Semana 7 Consiste de la realización de un trabajo escrito que deberá seguir los siguientes parámetros: La longitud máxima del documento es de 15 páginas (hojas blancas tamaño carta), una de las cuales será utilizada como página de presentación. La página de presentación deberá incluir la información de los documentos correspondiente a las entregas 1 y 2, y agregar la solución a los puntos 3 y 4 que se encuentran en las instrucciones de la entrega 3.
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[ POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO ]
En el documento se debe incluir una breve descripción de la compañía y la descripción del equipo de trabajo. Los anexos se entregarán en formato digital (se aconseja un archivo de Excel) y deberán estar estructurados. Todos los anexos incluidos en este archivo deberán ser citados en el informe escrito. En el informe se debe utilizar un tamaño de fuente 12, y para los resultados numéricos se debe utilizar como máximo 2 cifras decimales. El informe que usted deberá entregar debe incluir la realización de entrega 1 y 2 los siguientes paso: Paso 4: El proceso anterior garantiza que la matriz P es estocástica, sin embargo, no está garantizado que la distribución límite de dicha matriz exista. La propuesta que hicieron Page y Brin3, es construir una nueva matriz como una combinación lineal de la matriz P con una matriz estocástica de perturbación: u ∗ u! P = α ∗ P + 1 − α ∗ N En donde u es un vector columna que contiene unos en todas sus posiciones. Construya la matriz P y verifique que es representa a una CMTD irreducible y aperiódica. Utilice un α = 0.85 Paso 5: Encuentre la distribución límite de la CMTD del numeral anterior, y construya un Ranking de 1 a 10 directamente proporcional a la distribución límite para cada persona. Nota: se espera que los estudiantes en la entrega final el proyecto de aula (segunda entrega) presenten el documento de máximo 15 páginas con toda la información requerida. No olvidar que deben volver a enviar el contenido de las entrega 1 y 2, con las correcciones pertinentes y adicionar la nueva información solicitada con los pasos 4 y 5. 3 Sergey Brin and Lawrence Page, The Anatomy of a Large-‐Scale Hypertextual Web Search Engine, Computer Science Department, Stanford University. http://infolab.stanford.edu/pub/papers/google.pdf
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Escala de Valores o criterios Use esta escala de valores para los criterios de evaluación Asignaciones
Resultado de aprendizaje
Competente
Aplicación de las definiciones y conceptos de procesos estocásticos.
El estudiante aplica las definiciones y conceptos de procesos estocásticos correctamente.
El estudiante aplica las definiciones y conceptos de procesos estocásticos, pero presenta dificultades en la notación y formulación de los procesos estocásticos.
El estudiante no es capaz de aplicar las definiciones y conceptos de procesos estocásticos. El estudiante presenta deficiencias en el uso de la notación y en la formulación de los procesos estocásticos.
Modelamiento de problemas como Procesos Estocásticos en Tiempo Discreto.
El estudiante logra modelar correctamente los problemas como procesos estocásticos en tiempo discreto.
El estudiante logra modelar los problemas como procesos estocásticos en tiempo discreto, pero tiene dificultades en la obtención de los cálculos que describen un proceso estocástico.
El estudiante no logra modelar los problemas como procesos estocásticos en tiempo discreto y presenta dificultades en la obtención de los cálculos que describen un proceso estocástico.
El estudiante diseña correctamente la Cadena de Markov en Tiempo Discreto, definiendo adecuadamente las variables, espacio de estados y probabilidades asociadas la cadena.
El estudiante diseña la Cadena de Markov en Tiempo Discreto, pero hay ciertos errores en la definición de las variables, espacio de estados y probabilidades asociadas la cadena.
El estudiante no es capaz de diseñar la Cadena de Markov en Tiempo Discreto, y presenta errores conceptuales en la definición de las variables, espacio de estados y probabilidades asociadas la cadena.
El estudiante realiza una interpretación probabilística y estocástica parcialmente correcta de los sistemas que pueden ser modelados como Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
El estudiante no logra realizar una interpretación probabilística y estocástica correcta de los sistemas que pueden ser modelados como Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
Diseño de Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
Interpretación probabilística y estocástica de los sistemas que pueden ser modelados como Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
El estudiante realiza una interpretación probabilística y estocástica adecuada de los sistemas que pueden ser modelados como Cadenas de Markov en Tiempo Discreto.
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[ POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO ]
Necesita Mejorar
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