Nodos Knime para ajustar modelos usando la biblioteca de clases BiCIAM

Resumen

En muchos problemas de la vida, se conoce la forma de un modelo matemático que lo describe, por medio de expresiones con parámetros que deben ser ajustados a cada situación concreta. El ajuste de esos modelos muchas veces implica la solución de un problema de optimización que busca los valores de los parámetros que minimizan la diferencia entre lo que indica el modelo y los datos reales. Estos problemas se pueden resolver utilizando metaheurísticas, lo cual, por lo general, requiere de habilidades en programación. BiCIAM es una biblioteca de clases que resuelve problemas de optimización utilizando metaheurísticas, pero solo personas con conocimientos de programación pueden hacer uso de ella. En el presente trabajo se propone la implementación de nuevos nodos en Knime que optimicen y ajusten modelos matemáticos, utilizando BiCIAM. Con estos nodos se podrán resolver modelos de optimización sin necesidad de programar, se podrán ajustar modelos no lineales de carácter predictivo y los datos podrán ser analizados utilizando los nodos estadísticos que brinda Knime.