https://hdl.handle.net/10259/4482 Sat, 18 Apr 2026 20:36:44 GMT 2026-04-18T20:36:44Z https://hdl.handle.net/10259/5950 Espacio de diseño con métodos de inversión de modelos de regresión sobre variables latentes Ruiz Miguel, Santiago La tesis doctoral compendia el desarrollo de una metodología para la inversión de modelos de regresión sobre variables latentes dentro del marco del Control de Procesos, en el cual la Tecnología Analítica de Procesos (PAT) y la Calidad Diseñada (QbD) definen un contexto más allá del modelado matemático puro de un proceso. Se desarrolla una alternativa novedosa para la inversión de modelos predictivos del tipo PLS (Partial Least Squares) mediante un procedimiento computacional basado en algoritmos evolutivos. Se explora el impacto del espacio residual asociado a las variables predictoras sobre las soluciones obtenidas al invertir el modelo caracterizando así el espacio de diseño del proceso. Se aplica el procedimiento en la inversión de modelos de clase (respuesta cualitativa), para caracterizar los «objetos discriminantes» con valores fijos de sensibilidad y especificidad y por último se implementa su uso sistemático en el laboratorio químico, dentro de la denominada Calidad Analítica Diseñada (AQbD). Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10259/5950 2021-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10259/4507 Sistemas de colas en tiempo discreto con entradas y servicios en bloque: estudio teórico y simulaciones comparativas Lorente Marín, Ana Los sistemas de colas se vienen estudiando desde inicios del siglo XX. Suele formarse una cola ante una instalación que proporciona determinado servicio. La teoría de colas pretende estudiar las fluctuaciones que se producen en estas situaciones: el número de clientes, el tiempo que debe esperar cada uno antes de ser atendido, la duración del tiempo de servicio … En este trabajo se plantean algunos modelos de colas con un solo servidor en los que los clientes llegan y son atendidos en grupos, no necesariamente del mismo tamaño. El estudio se hace mediante simulación y mediante análisis probabilístico y se comparan los resultados obtenidos por ambos procedimientos. Se mide la eficiencia de cada modelo en términos de acumulación de clientes y tiempos de espera de acuerdo con los parámetros que los gobiernan. También se comparan las eficiencias de los modelos planteados. Fri, 01 Jan 2016 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10259/4507 2016-01-01T00:00:00Z