vol. 1 núm. 2 (2011)

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El presente artículo hace un estudio de lo que es un material plástico reciclado y sus aplicaciones. Se inicia con una revisión del concepto de material plástico, sus propiedades, aspectos y aplicaciones. Adicionalmente, se listan los materiales plásticos más empleados comercialmente y los que se están desarrollando con el fin de reducir el impacto en el medio ambiente. Posteriormente se hace una revisión de las metodologías existentes tanto a nivel mecánico como químico para el procesamiento de los materiales plásticos reciclados, con el fin de obtener objetos de material reciclado, combustibles u otro tipo de plásticos. Finalmente, se hace el planteamiento de una alternativa para el mejoramiento de su calidad.

Cuando abordamos problemas cuyo espacio de posibles soluciones se nos facilita conocer, nuestra búsqueda se reduce a hallar un óptimo (un máximo o un mínimo) que de una solución al problema dadas unas restricciones. Sin embargo existen problemas de optimización combinatoria complejos en diversos campos como la economía, el comercio, la ingeniería, re-ingeniería de software, comunicaciones, la industria o la medicina, que a menudo son muy difíciles de resolver en la práctica y cuyo modelamiento matemático “Formulado coherentemente1 ”, no permite una solución con las herramientas analíticas al alcance. Por eso evaluando la complejidad actual generada en las instituciones y el mundo empresarial, así como la diversidad de fases en que se desarrolla el proceso de cambio institucional, se hace necesario el desarrollo y uso de métodos que permitan el manejo de situaciones problémicas desde el conjunto de sus partes y desde distintos puntos de vista. Debido a ese bajo rendimiento de los algoritmos exactos para muchos problemas, se han desarrollado un gran número de algoritmos aproximados, que proporcionan soluciones de alta calidad para estos problemas combinatorios (aunque no necesariamente la óptima) en un tiempo computacional breve; estos algoritmos incluyen las denominadas técnicas heurísticas y Metaheurísticas.

The generalized lambda distribution, λ,λ,λ,λ(GLD ) 1 432 is a four-parameter family that has been used for fitting distributions to a wide variety of data sets. Minimization through traditional calculus-based methods has been implemented with relative success, but due to computational and theoretical shortcomings of those methods, the moment space has been limited. This paper solve those troubles by using Genetic Algorithms (search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics) applied to the methods of moments. Examples of better solutions than the ones find out with traditional calculusbased methods are included.

El nuevo régimen regulatorio aplicado a las empresas prestadoras de los servicios de acueducto y alcantarillado del país no ha logrado imprimir los niveles de eficiencia adecuados que requiere el sector, debido a que en los diferentes componentes de su estructura de costos se incorpora una serie de factores que elevan de forma significativa sus niveles, trasladándose dicho efecto a los usuarios de estos servicios a través del cobro de mayores tarifas. Las distorsiones generadas sobre los diferentes componentes de la estructura de costos se presentan debido a que para su cálculo se han considerado una serie de elementos que corresponden a ineficiencias estructurales que presentan las empresas o a la incorporación de factores que no corresponden a la prestación del servicio, situación que no permite cumplir con uno de los principios orientadores del esquema de servicios públicos, el de la Eficiencia económica que deben desarrollar esta clase de empresas.

La biorremediación es una tecnología que utiliza el potencial metabólico de losmicroorganismos (su capacidad de biodegradación) para limpiar terrenos o aguascontaminadas (Watanabe, 2001). También se puede definir como un grupo de tra-tamientos, contra la contaminación de un medio, que aplica sistemas biológicospara catalizar la destrucción o transformación de compuestos químicos en otrosmenos tóxicos (Atlas & Unterman, 1999; Hughes et al, 2000). Estos microorga-nismos utilizan su potencial enzimático para mineralizar los compuestos conta-minantes o degradarlos hasta productos intermedios, en un ambiente aerobio oanaerobio. Existen factores limitantes (King et al, 1997) como son: nutrientesesenciales (nitrógeno y/o fósforo), aceptores adecuados de electrones, condicio-nes medioambientales apropiadas (pH, potencial redox, humedad), inexistenciasde poblaciones microbianas con potencial enzimático. Desde un punto de vista oficial, la academia americana de microbiología define labiorremediación como “la utilización de organismos vivos para reducir o eliminarriesgos medioambientales resultantes de la acumulación de compuestos químicostóxicos y otros residuos peligrosos” (Gibson & Sayler, 1992). Estas técnicas estánaprobadas por varias agencias reguladoras en todo el mundo (EPA, EnvironmentCanada, etc.). La metodología aplicada y sus conclusiones sobre el tema estándisponibles en publicaciones, informes y bases de datos de organismos públicosy privados en todo el mundo

En este artículo se realiza una breve revisión acerca de las estrategias de diagnóstico utilizadas en el diseño y fabricación de circuitos integrados analógicos en general, pero haciendo énfasis en los utilizados en comunicaciones. Se exponen los nuevos paradigmas que rigen el diseño electrónico moderno. A la luz de estos paradigmas, luego se revisan los aspectos más relevantes del diseño microelectrónico moderno, desde una perspectiva cualitativa, así como una exploración breve acerca de los tipos de diagnóstico que podemos encontrar partiendo de las fallas que los originan. Se introducen luego algunas estrategias más usuales para el diagnostico de circuitos integrados de comunicaciones, así como algunas aproximaciones neuronales. Se discute acerca de los aspectos que hacen tan particular el diseño y diagnostico de circuitos integrados de comunicaciones y la comparativa entre las distintas técnicas. Finalmente se propone una estrategia neuronal que combina la técnica MADBIST con una red neuronal para realizar el diagnostico.