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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Análisis y Simulación del Comportamiento de Vorticidad para el Modelo de Partícula Auto-propulsada]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Context: In this paper several analyzes are performed to a self-propelled swarm model; this model permits to describe the swarm behavior. It is characterized by having both, linear and circular movements which are utilized to search nourishment as well as to evade obstacles and predators. Method: In regard of the analyzes performed, it is first calculated the equilibrium points, then the conservation of energy and angular momentum is observed. Finally, it is performed an estimate of the rotation radius when the particles made circular motions. The simulations were made considering the analyzes in order to observe the most important characteristics of the studied model. Results: From the analyzes, it is seen that the interaction among particles acts as a centripetal force directed to the rotation center of the swarm, such that the particles can describe a circular trajectory at a constant speed. Conclusions: Through the analysis some important features of the model were identified, these features were presented via simulations. It was mainly observed the capacity of the model to describe linear and circular movements depending on parameters configuration.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font face="verdana" size="2">      <p>DOI: <a href="http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2016.3.a05" target="_blank">http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2016.3.a05</a></p>      <p align="center"><b><font size="4">An&aacute;lisis y Simulaci&oacute;n del Comportamiento de Vorticidad para el Modelo de Part&iacute;cula Auto-propulsada </font></b></p>      <p align="center"><b><font size="3">Analysis and Simulation of Vortex Behavior for Self-propelled Particle Model </font></b></p>      <p align="center"> Helbert Eduardo Espitia Cuchango     <br> Universidad Distrital Francisco Jos&eacute; de Caldas,Bogot&aacute;, Colombia. <a href="heespitiac@udistrital.edu.co">heespitiac@udistrital.edu.co</a></p>      <p align="center"> Jorge Iv&aacute;n Sofrony Esmeral     <br> Universidad Nacional de Colombia, Colombia.<a href="jsofronye@unal.edu.co">jsofronye@unal.edu.co</a></p>      <p>Recibido: 16-03-2016. Modificado: 16-06-2016. Aceptado: 26-07-2016 </p>  <hr>     <p><b>Resumen</b></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Contexto:</b> En este documento se realizan varios an&aacute;lisis a un modelo de part&iacute;culas autopropulsadas; dicho modelo permite describir el comportamiento de grupos de individuos. Se caracteriza por presentar movimientos lineales y circulares lo cuales son empleados para la b&uacute;squeda de alimento, as&iacute; como tambi&eacute;n para evadir obst&aacute;culos y depredadores.</p>      <p><b>M&eacute;todo:</b> Se realiz&oacute; en primer lugar el c&aacute;lculo de puntos de equilibrio, posteriormente se observa la conservaci&oacute;n de energ&iacute;a y momento angular, finalmente se realiza la estimaci&oacute;n del radio de giro de las part&iacute;culas cuando estas realizan movimientos circulares. Las simulaciones se realizan considerando los an&aacute;lisis de tal forma que se pueden observar las caracter&iacute;sticas mas relevantes.</p>      <p><b>Resultados:</b> De los an&aacute;lisis realizados se aprecia que el componente de interacci&oacute;n entre part&iacute;culas actua como una fuerza centr&iacute;peta dirigida al centro de rotaci&oacute;n del enjambre, de tal forma que las part&iacute;culas pueden describir una trayectoria circular a una velocidad constante.</p>      <p><b>Conclusiones: </b> Mediante los an&aacute;lisis realizados se identificaron varias caracter&iacute;sticas importantes del modelo estudiado, las cuales son presentadas de forma cualitativa con simulaciones. Principalmente se pudo observar la capacidad del modelo para describir movimientos lineales y circulares dependiendo de la configuraci&oacute;n de sus par&aacute;metros. </p>      <p><b>Palabras claves:</b> Auto-propulsi&oacute;n, modelo, part&iacute;cula, v&oacute;rtice.</p>      <p><b>Idioma:</b> Espa&ntilde;ol. </p>      <p><b>Abstract</b></p>      <p><b>Context:</b> In this paper several analyzes are performed to a self-propelled swarm model; this model permits to describe the swarm behavior. It is characterized by having both, linear and circular movements which are utilized to search nourishment as well as to evade obstacles and predators.</p>      <p><b>Method:</b> In regard of the analyzes performed, it is first calculated the equilibrium points, then the conservation of energy and angular momentum is observed. Finally, it is performed an estimate of the rotation radius when the particles made circular motions. The simulations were made considering the analyzes in order to observe the most important characteristics of the studied model.</p>      <p><b>Results:</b> From the analyzes, it is seen that the interaction among particles acts as a centripetal force directed to the rotation center of the swarm, such that the particles can describe a circular trajectory at a constant speed.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Conclusions:</b> Through the analysis some important features of the model were identified, these features were presented via simulations. It was mainly observed the capacity of the model to describe linear and circular movements depending on parameters configuration.</p>      <p><b>Keywords:</b> Model, particle, self-propelled, vortex.</p>  <hr>      <p><b>1. Introducci&oacute;n</b></p>       <p>El comportamiento de muchos seres vivos esta sujeto a la interacci&oacute;n que se presenta con sus vecinos, lo cual es &uacute;til tanto para la b&uacute;squeda de alimento como tambi&eacute;n para evadir depredadores. El modelado de estos comportamientos ha sido de atenci&oacute;n en &aacute;reas como matem&aacute;tica, f&iacute;sica, biolog&iacute;a e ingenier&iacute;a. Particularmente, en ingenier&iacute;a se ha buscado emplear tal comportamiento como inspiraci&oacute;n para solucionar problemas de optimizaci&oacute;n.</p>      <p>En el campo de la biolog&iacute;a resulta de importancia el planteamiento de modelos que representen los comportamientos de seres vivos tales como aves, peces, hormigas y bacterias, entre otros. Cuando se trata de comportamientos colectivos se busca modelar las interacciones de los individuos para reproducir comportamientos emergentes; algunos comportamientos que son de resaltar corresponden a la capacidad de los individuos para evadir obst&aacute;culos y depredadores.</p>      <p><b>1.1 Modelos de part&iacute;culas</b></p>      <p>Una forma empleada para describir el comportamiento de grupos de individuos corresponde al modelo de part&iacute;culas activas Brownianas; en particular, con este modelo se busca explotar la caracter&iacute;stica de la formaci&oacute;n de v&oacute;rtices. Son de resaltar los modelos realizados para describir el comportamiento del zooplancton <i>Daphnia</i>, puesto que su desplazamiento le permite evadir obst&aacute;culos. El modelo de part&iacute;cula autopropulsada corresponde a uno de los m&aacute;s representativos del zooplancton <i>Daphnia</i>, donde se considera que el individuo posee una fuente interna para lograr desplazarse de forma aut&oacute;noma &#91;1&#93;.</p>      <p>El modelo de part&iacute;culas autopropulsadas (<i>Self-Propelled Particles</i>) fue propuesto para estudiar el movimiento colectivo de grandes grupos de organismos &#91;2&#93;. Segun &#91;1&#93; el movimiento de los individuos se encuentra regido por la interacci&oacute;n entre vecinos. Por su parte, los modelos de part&iacute;culas autopropulsadas est&aacute;n formados por part&iacute;culas que interact&uacute;an a nivel local mediante un componente de propulsi&oacute;n intr&iacute;nseca a la part&iacute;cula &#91;1&#93;. Adicionalmente, el fen&oacute;meno de auto-propulsi&oacute;n se observa en procesos f&iacute;sico-qu&iacute;micos, donde se tienen part&iacute;culas peque&#291;as con fuerzas superficiales sensibles a ciertas temperaturas y concentraciones qu&iacute;micas &#91;3&#93;.</p>      <p>Por otra parte, en &#91;4&#93; y &#91;5&#93; se han realizado an&aacute;lisis sobre el comportamiento de vorticidad asociado a un ciclo l&iacute;mite en su comportamiento din&aacute;mico, dicho an&aacute;lisis es realizado para dos part&iacute;culas en dos dimensiones.</p>      <p>El comportamiento emergente que se estudia en este documento consiste en un movimiento circular de part&iacute;culas con la formaci&oacute;n de un v&oacute;rtice, ya que esta estrategia de locomoci&oacute;n que emplean algunos seres vivos para buscar alimento y evadir obst&aacute;culos puede ser empleada en otros campos para la soluci&oacute;n de problemas de b&uacute;squeda y exploraci&oacute;n.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>1.2 Antecedentes</b></p>      <p>En el presente documento se lleva a cabo el an&aacute;lisis y simulaci&oacute;n de un modelo compacto de part&iacute;culas autopropulsadas que emplea un potencial parab&oacute;lico de interacci&oacute;n. Este modelo se caracteriza por describir movimientos lineales y circulares; mediante an&aacute;lisis y simulaciones se valida el comportamiento del modelo y el efecto que tienen sus par&aacute;metros.</p>      <p>El modelo ha sido utilizado en varios trabajos; en primer lugar, para el planteamiento de un algoritmo de planeaci&oacute;n de trayectorias de robots m&oacute;viles tal como se observa en &#91;6&#93; y posteriormente para el desarrollo de un algoritmo de optimizaci&oacute;n basado en un enjambre de part&iacute;culas con comportamiento de vorticidad &#91;7&#93;, &#91;8&#93;, &#91;9&#93;. La importancia del an&aacute;lisis del modelo para el desarrollo del algoritmo se puede apreciar en &#91;10&#93; y &#91;11&#93;. En estos documentos se ha empleado el modelo considerando an&aacute;lisis parciales; en consecuencia, el objetivo en esta oportunidad consiste en extender tales an&aacute;lisis y simulaciones. </p>      <p>En trabajos futuros, se espera que con dichos an&aacute;lisis se pueda mejorar la selecci&oacute;n de par&aacute;metros as&iacute; como tambi&eacute;n el comportamiento del algoritmo basado en el modelo considerado. Con una buena identificaci&oacute;n y an&aacute;lisis de los par&aacute;metros del modelo, estos se podr&iacute;an manipular de tal forma que el enjambre logre realizar procesos de exploraci&oacute;n y explotaci&oacute;n. El proceso de exploraci&oacute;n estar&iacute;a directamente relacionado con la dispersi&oacute;n que puede lograr el enjambre de part&iacute;culas y la explotaci&oacute;n con la convergencia del enjambre a un determinado punto.</p>      <p><b>2. Comportamiento de enjambres</b></p>      <p>En relaci&oacute;n a las diferentes conductas que se pueden evidenciar en la naturaleza, las congregaciones de individuos son una tem&aacute;tica interesante dados los comportamientos emergentes que se observan &#91;12&#93;. Aquellos han sido estudiados y representados de forma anal&iacute;tica, siendo de resaltar el trabajo presentado en &#91;13&#93; que se enfoca en desarrollar un modelo b&aacute;sico para representar  un enjambre de individuos. Un trabajo relacionado se puede apreciar en &#91;2&#93; donde se describen varios patrones representativos de los enjambres. Adicionalmente, en &#91;12&#93; se hace una revisi&oacute;n del comportamiento colectivo para la formaci&oacute;n de enjambres, observando las propiedades de la auto-regulaci&oacute;n y algunos principios del comportamiento colectivo como: realimentaci&oacute;n positiva, realimentaci&oacute;n negativa, direcci&oacute;n, sincronizaci&oacute;n, integridad, redundancia, umbrales de respuesta, variabilidad, inhibici&oacute;n, ego&iacute;smo y variabilidad.</p>      <p>Sobre los diferentes enfoques considerados para modelos de enjambres, en &#91;14&#93; se analiza el efecto que tiene el liderazgo de un individuo; en &#91;15&#93; se consideran las diferentes formas de organizaci&oacute;n que presentan las aves &#91;15&#93; y en &#91;16&#93; se observa el efecto que tiene incorporar mecanismos de predicci&oacute;n en un modelo de enjambre. Adicionalmente se tiene modelos de enjambres (como hormigas) basados en el proceso de dispersi&oacute;n y detecci&oacute;n de feromonas para la comunicaci&oacute;n entre individuos, principalmente para la b&uacute;squeda de alimento. Un trabajo relacionado se puede apreciar en &#91;17&#93;, donde se propone un sistema embebido para la simular el aprovisionamiento de alimentos en colonias de hormigas artificiales.</p>      <p><b>2.1 Modelos de part&iacute;culas con comportamiento de vorticidad</b></p>      <p>El comportamiento de vorticidad es un fen&oacute;meno que se presenta con frecuencia en los fluidos y se debe a la interacci&oacute;n que existe entre las fuerzas inerciales y viscosas (se suele cuantificar mediante el n&uacute;mero de Reynolds &#91;18&#93;). El fen&oacute;meno de vorticidad consiste en el movimiento de forma rotacional (circular) de part&iacute;culas alrededor de un punto denominado v&oacute;rtice. En din&aacute;mica de fluidos se efect&uacute;a el an&aacute;lisis de este fen&oacute;meno mediante las ecuaciones de Navier Stokes &#91;19&#93;. Adem&aacute;s de los fluidos, este tipo de comportamiento se presenta en enjambres como card&uacute;menes de peces, bandadas de aves y colonias de bacterias, entre otros. Para modelar este comportamiento se tienen dos enfoques representativos; el primero consiste en el modelo de part&iacute;cula autopropulsada &#91;20&#93;, &#91;21&#93;; en segundo lugar se tiene el modelo de part&iacute;cula activa Browniana &#91;22&#93;. Este &uacute;ltimo considera una componente estoc&aacute;stica. Tales modelos suelen incorporar potenciales de Morse a fin de representar la interacci&oacute;n entre individuos; sin embargo, tambi&eacute;n se pueden observar modelos que emplean un potencial parab&oacute;lico &#91;23&#93;.</p>      <p>Por su parte, en &#91;24&#93; se comenta que los patrones globales de los enjambres se presentan por las interacciones internas de los individuos. Tambi&eacute;n se expone que el comportamiento circular de un solo individuo no constituye un comportamiento colectivo de enjambre. Sobre algunos enfoques empleados para un modelo de enjambre de part&iacute;culas se tiene:</p>  <ul>  <li type=square>Modelo computacional Boids desarrollado para simular congregaciones de individuos (Craig Reynolds 1986) &#91;25&#93;.</li>    <li type=square>Modelo de interacci&oacute;n de part&iacute;culas autopropulsadas (<i>Self-Propelled Interacting Particles</i>), (Vicsek 1995) &#91;13&#93;.</li>   <li type=square>Modelo de interacci&oacute;n de part&iacute;culas autopropulsadas con rango largo de atracci&oacute;n y rango corto de repulsi&oacute;n (Levine 2001) &#91;20&#93;.</li>    <li type=square>Modelo de interacci&oacute;n de part&iacute;culas Brownianas activas con dep&oacute;sitos internos de energ&iacute;a (<i>Interacting Active Brownian Particles with Internal Energy Depot</i>) &#91;26&#93;, &#91;27&#93;, &#91;28&#93;.</li>     ]]></body>
<body><![CDATA[</ul>      <p><b>3. Movimiento activo</b></p>      <p>En un caso escalar, el movimiento activo se encuentra basado en la ecuaci&oacute;n ( 1), la cual presenta una bifurcaci&oacute;n supercr&iacute;tica con velocidad &#957 igual a cero debajo del punto de bifurcaci&oacute;n, siendo el movimiento activo asint&oacute;ticamente estable con <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_1.jpg">. En esta ecuaci&oacute;n &#945; y &#946; son p&aacute;rametros de propulsi&oacute;n y frenado respectivamente.</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e1.jpg"></p>      <p>Considerando que una bifurcacion consiste en el cambio de la din&aacute;mica y estabilidad del sistema dependiendo de sus par&aacute;metros, para la ecuaci&oacute;n (<a href="#e1">(1)</a>) en estado estable <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_2.jpg"> se tienen las soluciones <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_3.jpg">.Para determinar el tipo de comportamiento que presentan los puntos de equilibrio se emplea el Jacobiano obteniendo:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e2.jpg"></p>        <p>Del c&aacute;lculo anterior se aprecia que el valor propio del sistema es <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_4.jpg">.  A modo de ejemplo, considerando &#946; > 0 cuando &#945; < 0 solo se tiene una soluci&oacute; real igual a &#957;<sub>e</sub> =0 la  cual es estable,por otro lado si &#945;> 0 se tienen tres soluciones reales: una para &#957; <sub>e</sub> =0 la cual es inestable, las otras dos para <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_5.jpg"> las cuales son estables.En la <a href="#f1">Figura 1</a> se puede apreciar el diagrama de bifurcaci&oacute;n para estas soluciones.</p>      <p align="center"><a name="f1"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f1.jpg"></a></p>      <p>La ecuaci&oacute;n <a href="#e1">(1)</a> seg&uacute;n &#91;4&#93; corresponde a una aproximaci&oacute;n por expansi&oacute;n en series de Taylor para la descripci&oacute;n de un modelo de part&iacute;culas con un dep&oacute;sito interno de energ&iacute;a. Por otro lado, en &#91;3&#93; se presenta que el comportamiento de auto-propulsi&oacute;n ocurre en procesos f&iacute;sicoqu&iacute;micos, donde se tienen part&iacute;culas peque&ntilde;as con fuerzas superficiales sensibles a concentraciones qu&iacute;micas y temperaturas, present&aacute;ndose la interacci&oacute;n de fuerzas capilares y viscosas. La capilaridad ocurre cuando las fuerzas intermoleculares adhesivas entre un l&iacute;quido y un s&oacute;lido son mayores que las fuerzas intermoleculares cohesivas del l&iacute;quido. Esto tiene como efecto la absorci&oacute;n del l&iacute;quido lo cual puede estar en contra de la fuerza de gravedad &#91;3&#93; (la viscosidad consiste en la propiedad que presenta un fluido para oponerse a deformaciones tangenciales &#91;3&#93;).</p>      <p><b>4. Modelo de p&aacute;rticulas auto-propulsadas</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El modelo considerado est&aacute; formado por la menor cantidad de componentes que permitan describir una forma de locomoci&oacute;n con movimientos circulares. Las ecuaciones del modelo considerado son:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e3_4.jpg"></p>       <p>Con la primera ecuaci&oacute;n se puede establecer la posici&oacute;n <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_6.jpg"> de la part&iacute;cula conociendo la velocidad <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_7.jpg">. Mediante la segunda ecuaci&oacute;n se puede calcular la velocidad de la part&iacute;cula conociendo las fuerzas que actuan sobre ella.</p>      <p>La ecuaci&oacute;n correspondiente al balance de fuerzas presenta las siguientes componentes:</p>  <ul>      <li> T&eacute;rmino de inercia <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_8.jpg">.</li>     <li> Componente de fuerzas disipativas y de propulsi&oacute;n <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_9.jpg">.</li>     <li> T&eacute;rmino de relaciones entre individuos <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_11.jpg">.</li>     <li> Componente de fuerzas dadas por el entorno <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_10.jpg">.</li>     </ul>      <p>La fuerza de auto-propulsi&oacute;n se considera como: </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e5.jpg"></p>      <p>El t&eacute;rmino anterior es similar al presente en la ecuaci&oacute;n de Van der Pol, esta ecuaci&oacute;n se caracteriza por tener un comportamiento de ciclo l&iacute;mite &#91;29&#93;. Segun &#91;21&#93; y &#91;20&#93; cuando se tiene este t&eacute;rmino, la velocidad de las part&iacute;culas en estado estable tiende a ser <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_12.jpg"> </p>      <p> Con el fin de representar la interaccion entre individuos, el centro de masa del enjambre corresponde a:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e6.jpg"></p>      <p>El factor dado por las interacciones de part&iacute;culas se considera mediante un potencial parab&oacute;lico de la forma &#91;27&#93;:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_13.jpg"></p>      <p>Mediante este potencial se tienen fuerzas que act&uacute;an directamente hacia el centro de masa del enjambre, lo cual permite tener un acople global de las part&iacute;culas al centro de rotaci&oacute;n de estas. Dichas fuerzas se pueden emplear para controlar la cohesi&oacute;n del enjambre. La fuerza de interacci&oacute;n asociada a este potencial es:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_14.jpg"></p>      <p>La informaci&oacute;n del entorno o espacio donde se desplazan las part&iacute;culas se encuentra dada el campo potencial <i>U<sub>esp</sub></i>. La fuerza sobre cada part&iacute;cula que se produce por el potencial <i>U<sub>esp</sub></i> es:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e7.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde, <i>k<sub>f</sub><f></i> es un valor escalar que pondera este componente.</p>      <p><b>5. An&aacute;lis del modelo</b></p>      <p>En esta secci&oacute;n se realizan diferentes an&aacute;lisis y simulaciones con los cuales se muestran las caracter&iacute;sticas m&aacute;s relevantes del modelo. En primer lugar se establecen los puntos de equilibrio del enjambre, luego se realiza un an&aacute;lisis de conservaci&oacute;n de energ&iacute;a y momento angular, con la finalidad de mostrar que el enjambre es capaz de realizar movimientos circulares. Finalmente se realiza la estimaci&oacute;n del radio de giro del enjambre. Con las simulaciones se busca evidenciar las caracter&iacute;sticas identificadas mediante el an&aacute;lisis realizado.</p>      <p><b>5.1 Puntos de equilibrio</b></p>      <p>Los puntos de equilibrio se pueden establecer como:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e8_9.jpg"></p>      <p> es decir</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e10_11.jpg"></p>      <p> de lo anterior se tiene que <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_15.jpg">, por lo cual: </p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e12.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p> En el caso que <i>U<sub>esp</sub></i> tenga un valor m&iacute;nimo <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_16.jpg">, por lo cual se tiene que <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_17.jpg">, es decir <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_18.jpg"> y finalmente <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_19.jpg">. Particularmente de la suposici&oacute;n <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_20.jpg"> esto se cumple si <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_21.jpg"> es decir que <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_22.jpg"> es un punto de equilibrio.</p>      <p><b>5.2 An&aacute;lis de energ&iacute;a</b></p>      <p>El an&aacute;lisis de estabilidad se hace considerando el procedimiento empleado en &#91;30&#93;. Partiendo de la ecuaci&oacute;n din&aacute;mica del modelo: </p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e13.jpg"></p>      <p>En primer lugar se realiza el c&aacute;lculo de la energ&iacute;a cin&eacute;tica <i>T<sub>i</sub></i> y potencial <i>U<sub>i</sub></i> para una part&iacute;cula de tal forma que se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e14.jpg"></p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e15.jpg"></p>      <p>Tomando la derivada de la energ&iacute;a total <i>E<sub>i</sub></i> = <i>T<sub>i</sub></i> + <i>k<sub>f</sub></i> <i>U<sub>esp,i</sub></i> :</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e16_17.jpg"></p>      <p> De la ecuaci&oacute; (13) es posible calcular:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e18.jpg"></p>      <p> Sustituyendo la ecuaci&oacute;n (18), en (17) se obtiene: </p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e19.jpg"></p>      <p>Sumando las contribuciones de todas las part&iacute;culas:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e20.jpg"></p>      <p>De lo anterior se tiene que el enjambre de part&iacute;culas se encuentra en un estado de energ&iacute;a constante si:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e21.jpg"></p>      <p>Por lo tanto, se puede tener un estado de equilibrio cuando<img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_23.jpg"></p>      <p><b>5.2.1 An&aacute;lisis de momento angular</b></p>      <p>Mediante este an&aacute;lisis se busca evidenciar el comportamiento de vorticidad asociado al modelo, para esto se lleva a cabo un analisis de conservaci&oacute;n de momento angular.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De forma general, el an&aacute;lisis de momento angular permite observar en los sistemas f&iacute;sicos las simetr&iacute;as rotacionales. En algunos casos esta simetr&iacute;a permanece constante dando lugar a la ley de conservacion de momento angular.</p>      <p>Considerando una part&iacute;cula como la mostrada en la  <a href="#F2"> Figura 2</a>, la cual se mueve en relaci&oacute;n a un punto O, el momento angular de la part&iacute;cula respecto a este punto corresponde a:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e22.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f2"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f2.jpg"></p>      <p>En este an&aacute;lisis se busca establecer cuando <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_24.jpg"> es constante es decir <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_25.jpg">, entonces, en primer lugar se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e23.jpg"></p>      <p>Puesto que <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_26.jpg">, entonces:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e24.jpg"></p>      <p>Considerando lo anterior, la conservacion del momento angular se tiene cuando <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_27.jpg"> , lo cual se presenta en alguna de las siguientes situaciones: </p>  <ul> <li type=square> La magnitud de la fuerza es cero.</li ><li type=square> La fuerza que se ejerce sobre la part&iacute;cula pasa por el radio de giro de esta.</li>     </ul>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La segunda situaci&oacute;n ocurre con part&iacute;culas que giran respecto a un punto fijo a velocidad constante.</p>      <p>Para el modelo en consideraci&oacute;n, las condiciones de conservaci&oacute;n del momento angular se pueden establecer realizando el producto vectorial de <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_6.jpg"> con la segunda ecuaci&oacute;n de movimiento del modelo de tal forma que se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e25.jpg"></p>      <p>Tomando la suma para todas las part&iacute;culas se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e26.jpg"></p>      <p>Empleando la identidad <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_28.jpg"> se puede comprobar que los torques internos producidos por las interacciones de dos part&iacute;culas se anulan:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_29.jpg"></p>      <p>Como es de apreciar, la fuerza <i>F<sub>int,i</sub></i> est&aacute; dada por la interacci&oacute;n de pares de part&iacute;culas a lo largo de <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_30.jpg">, de tal forma que debido a la simetr&iacute;a de las interacciones internas, este t&eacute;rmino tiende a ser nulo. Para evidenciar el anterior resultado es posible desarrollar estas sumas de la siguiente forma:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_31.jpg"></p>      <p>Considerando que el momento angular asociado a una part&iacute;cula es:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e27.jpg"></p>      <p>Para establecer la condici&oacute;n de la conservaci&oacute;n del momento angular se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e28.jpg"></p>      <p>Reemplazando la ecuaci&oacute;n ( 26), en (28) se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e29.jpg"></p>      <p>Considerando el resultado obtenido del an&aacute;lisis de energ&iacute;a donde se tiene un estado constante de energ&iacute;a cuando <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_32.jpg">, al reemplazarlo en la ecuaci&oacute;n (  <a href="#29">(9)</a>), el componente de auto-propulsi&oacute;n se elimina. De otro lado, considerando un potencial <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_33.jpg"> con simetr&iacute;a c&oacute;nica que produce fuerzas radiales paralelas a <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_6.jpg">  se establece que:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_34.jpg"></p>      <p>Bajo las anteriores consideraciones se tiene que:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e30.jpg"></p>      <p>de tal forma que el momento angular se conserva; por lo tanto, en un estado constante de energ&iacute;a y bajo la influencia de una funci&oacute;n <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_33.jpg"> con simetr&iacute;a c&oacute;nica, el enjambre de part&iacute;culas describe un movimiento circular con la presencia de un v&oacute;rtice. Adicionalmente, es de notar que al tener <i>kf</i> = 0 se mantiene la conservaci&oacute;n del momento angular, por lo que tambi&eacute;n se presentan movimientos circulares en la ausencia de <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_33.jpg">. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>6. Estimaci&oacute;n del radio del enjambre</b></p>      <p>Considerando un movimiento circular uniforme para una part&iacute;cula <i>i</i> como el mostrado en la <a href="#F3"> Figura 3</a>, se tiene una fuerza tangencial <i>F<sub>T</sub></i> y normal <i>F<sub>N</sub></i> tal que:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_35.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f3"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f3.jpg"></p>      <p>donde &#945;<sub>T</sub> &#945;<sub>T</sub> son las aceleraciones normal y tangencial, <i>v</i> la velocidad lineal, &#969; la velocidad angular, &#974; la aceleracion angular y <i>R</i> el radio.</p>      <p>Para un movimiento circular uniforme se tiene en primer lugar que &#974; = 0 y considerando los resultados del an&aacute;lisis de energ&iacute;a, la velocidad se puede tomar como <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_36.jpg"> .</p>      <p>Teniendo en cuenta la fuerza de interacci&oacute;n (sin potencial externo) y las part&iacute;culas efectuando un movimiento circular con radio <i>R</i>, se tiene entonces que la fuerza tangencial corresponde a <i>F<sub>T</sub> = &#945; R</i>. Bajo estas consideraciones se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e31.jpg"></p>      <p>con <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_36.jpg">, se establece que:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e32.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En un caso m&aacute;s general, donde se presenta un potencial externo <i>U<sub>esp</sub></i> se tiene que la fuerza producida por este potencial est&aacute; dada por <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_37.jpg"> , considerando que este potencial presenta una fuerza normal <i>F<sub>N</sub></i> , entonces:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e33_35.jpg"></p>      <p>por lo cual se tiene: </p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e36.jpg"></p>      <p>Para determinar el signo de la ra&iacute;z se considera el caso cuando &#963; = 0 en el cual el radio debe tender a ser cero, por lo tanto se concluye que el signo del radical es positivo.</p>      <p>En el caso de tener <i>F<sub>n</sub></i> = 0 la expresi&oacute;n coincide con el an&aacute;lisis inicial donde:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_38.jpg"></p>      <p>A manera de ejemplo se puede considerar un potencial <i>U<sub>esp</sub></i> con simetr&iacute;a c&oacute;nica de la forma <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_39.jpg">, entonces, <i>F<sub>n</sub></i> = <i>R</i>, por lo cual: </p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_40.jpg"></p>      <p> es decir:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_41.jpg"></p>      <p>despejando el radio de giro se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e37.jpg"></p>      <p><b>7. Simulaci&oacute;n del modelo</b></p>      <p>Con el fin de realizar la simulacion del modelo las ecuaciones diferenciales ( <a href="#e3">(3)</a>) y ( <a href="#e4">(4)</a>) se convierten a tiempo discreto, empleando una aproximacion de Euler de primer orden con un intervalo de tiempo &#916;<i>t</i>, de tal forma que se tiene:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05e38_39.jpg"></p>      <p>Como es de apreciar, los par&aacute;metros m&aacute;s representativos del modelo son <i>N</i>,&#945; &#945; , y &#946;, por lo que en primer lugar se realiza un grupo de simulaciones donde se consideran diferentes valores de estos par&aacute;metros. As&iacute;, con este grupo de simulaciones se busca observar las caracter&iacute;sticas mas dominantes del modelo.</p>      <p>Una de las primeras caracter&iacute;sticas a observar se encuentra asociada con la fuerza de autopropulsi&oacute;n <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_42.jpg">. Desde un punto de vista pr&aacute;ctico, esta se puede considerar como una fuerza de tipo disipativa <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_43.jpg">. En la <a href="#F4"> Figura 4</a> se puede observar su efecto para diferentes valores de &#945; al incrementar su valor la fuerza de propulsion aumenta. En esta figura los valores negativos corresponden a la propulsi&oacute;n suministrada, mientras que los valores positivos se encuentran asociados con la acci&oacute;n de frenado.</p>      <p align="center"><a name="f4"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f4.jpg"></p>      <p>Adicionalmente en la <a href="#F5"> Figura 5</a> se puede observar el comportamiento de <i>F<sub>dis</sub></i> para diferentes valores de &#946;. Como es de apreciar, al incrementar el valor de &#946; la fuerza de propulsi&oacute;n disminuye mientras se incrementa el efecto de la fuerza de frenado. Tambi&eacute;n se puede notar que existen valores de <i>v</i> donde esta fuerza es negativa produciendo en este caso una propulsi&oacute;n de la part&iacute;cula.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="f5"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f5.jpg"></p>      <p><b>8. Simulaci&oacute;n del modelo sin potencial externo </b></p>      <p>En este grupo de simulaciones se considera que no existe el potencial externo asociado al ambiente. Principalmente se observa el efecto que tienen los parametros <i>N</i>,&#945; &#945; , y &#946; en la distribuci&oacute;n final del enjambre. La simulaci&oacute;n se realiza empleando un paso fijo de &#916;t = 0,1.</p>      <p><b>8.1 Simulaci&oacute;n con movimiento de rotaci&oacute;n</b></p>      <p>Considerando condiciones iniciales aleatorias tanto para la posici&oacute;n como para la velocidad, se tienen los resultados presentados en la <a href="#f6"> Figura 6</a>, donde se observa que el enjambre describe una trayectoria circular, apreci&aacute;ndose diferentes radios de giro seg&uacute;n los par&aacute;metros considerados; adicionalmente, es de notar que el sentido de giro no es el mismo para todas las part&iacute;culas.</p>      <p align="center"><a name="f6"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f6.jpg"></p>      <p>En la <a href="#f6"> Figura 6</a> se puede observar que el centro de rotaci&oacute;n de las part&iacute;culas depende de las condiciones iniciales, debido a la falta de un potencial externo que influya en el desplazamiento de estas. Tambi&eacute;n es de apreciar en las simulaciones de la <a href="#f6"> Figura 6</a>, que el sentido de giro de las part&iacute;culas no presenta la misma direcci&oacute;n para todas, ya que no se considera ninguna fuerza de alineamiento en el modelo seleccionado. Finalmente, es de resaltar que al tener un valor mayor de &#946; el radio de giro tiende a disminuir, lo cual se considera con mayor detalle en simulaciones posteriores.</p>      <p><b>8.2 Simulaci&oacute;n con movimiento de traslaci&oacute;n</b></p>      <p>Esta simulaci&oacute;n corresponde a un caso particular donde el enjambre realiza un movimiento de traslaci&oacute;n. Este tipo de movimiento se presenta cuando la posici&oacute;n y velocidad inicial de las part&iacute;culas es la misma. La posici&oacute;n inicial corresponde al punto &#91;0, 0&#93; origen del sistema de referencia y la velocidad se toma como &#91;v<sub>xi,0</sub>, v<sub>yi,0</sub>&#93; = &#91;0,001, 0,001&#93;. De esta forma, en la figura 7 es posible apreciar el movimiento de traslaci&oacute;n que describen las part&iacute;culas cuando las condiciones iniciales son iguales para la posici&oacute;n y la velocidad.</p>      <p>Como se ve en la <a href="#f7"> Figura 7</a> la posici&oacute;n de las part&iacute;culas coincide describiendo un movimiento lineal en direcci&oacute;n de la velocidad inicial. En este caso, el enjambre se comporta como una sola part&iacute;cula present&aacute;ndose un colapso del enjambre, producido por las condiciones iniciales de las part&iacute;culas.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="f7"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f7.jpg"></p>      <p><b>9. Simulaci&oacute;n del modelo con potencial externo</b></p>      <p>En este conjunto de simulaciones se observa el efecto que tiene el potencial asociado al espacio o ambiente donde se desplazan las part&iacute;culas. Este potencial puede ser empleado para guiar el enjambre. Para garantizar la convergencia del enjambre a un mismo punto, el potencial debe ser monomodal, es decir que solo presenta un punto m&iacute;nimo.</p>      <p>El potencial considerado en dos dimensiones presenta simetr&iacute;a c&oacute;nica de la forma <i>U<sub>esp</sub></i> = <i>k<sub>x </sub>x<sup>2</sup> + k<sub>x</sub> y <sup>2</sup></i>, para el caso donde <i>k<sub>x</sub> = k<sub>x</sub></i> se tiene un potencial &quot;parab&oacute;lico&quot; (paraboloide de revoluci&oacute;n), por otro lado cuando <i>k<sub>x</sub>  &#8800 k<sub>x</sub></i> se presenta un potencial &quot;el&iacute;ptico&quot; (paraboloide el&iacute;ptico).</p>      <p><b>9.1 Combinaci&oacute;n de movimientos de traslaci&oacute;n y rotaci&oacute;n</b></p>      <p>En esta simulaci&oacute;n se puede apreciar que el enjambre presenta dos comportamientos, un movimiento de traslaci&oacute;n y otro de rotaci&oacute;n alrededor de un punto (v&oacute;rtice). Para ilustrar este hecho, se tiene un espacio de dos dimensiones tal que <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_44.jpg">  y un enjambre sometido a un potencial parab&oacute;lico de la forma <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_45.jpg">, el cual se encuentra centrado en el origen.Las part&iacute;culas tienen condiciones iniciales <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_46.jpg"> para la posici&oacute;n y <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_47.jpg"> para la velocidad, donde las posiciones iniciales son elegidas al azar. Los par&aacute;metros del modelo en esta simulaci&oacute;n son <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_48.jpg">. </p>      <p>En la <a href="#f8"> Figura 8</a>, es posible observar c&oacute;mo las part&iacute;culas se desplazan primero al origen (punto m&iacute;nimo de <i>U<sub>esp</sub></i>) y una vez que el enjambre est&aacute; lo suficientemente cerca de este punto, realiza movimientos circulares (comportamiento asociado a un ciclo l&iacute;mite) donde la magnitud para la velocidad de cada part&iacute;cula tiende a ser <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_49.jpg"> lo cual se puede apreciar en la <a href="#f9"> Figura 9</a>.</p>      <p align="center"><a name="f8"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f8.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f9"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f9.jpg"></p>      <p><b>9.2 Velocidad y distribuci&oacute;n del enjambre </b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Con el prop&oacute;sito de observar la distribuci&oacute;n de las part&iacute;culas, as&iacute; como la velocidad de estas cuando se tiene un potencial externo, se realiza un conjunto de simulaciones considerando un potencial parab&oacute;lico <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_50.jpg"> tomando <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_51.jpg"> para 2 y 4, los resultados obtenidos para estos casos se muestran en las figuras 10 y 11. En la <a href="#f10"> Figura 10</a> se presentan los resultados para 200 iteraciones con  <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_52.jpg"> y condiciones iniciales aleatorias para la posici&oacute;n.</p>      <p align="center"><a name="f10"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f10.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f11"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f11.jpg"></p>      <p>La figura (a) muestra la localizaci&oacute;n y orientaci&oacute;n final de las part&iacute;culas observ&aacute;ndose la formaci&oacute;n de un v&oacute;rtice. Por su parte en (b) se tiene el recorrido de las part&iacute;culas, (c) muestra la magnitud de las velocidades y en (d) se puede apreciar el valor del radio medido y del estimado para el enjambre de part&iacute;culas.</p>      <p>Considerando la ecuaci&oacute;n (37) se puede establecer el radio de giro de tal forma que para &#945; = 2 se tiene un radio estimado de 1,0 y para &#945; = 4 se tiene un radio estimado de 1,4142.</p>      <p>En la <a href="#f11"> Figura 11</a> se pueden observar los resultados de la simulaci&oacute;n en el caso de tener &#945;= 4. En estas figuras se aprecia que el enjambre logra tener una distribuci&oacute;n circular donde su radio de giro se encuentra cerca del valor estimado. Adicionalmente se puede apreciar de nuevo que la magnitud de la velocidad de las part&iacute;culas tiende a ser <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_53.jpg">.</p>      <p><b>9.3 Simulaci&oacute;n para un potencial no sim&eacute;trico </b></p>      <p>En este caso se considera un potencial de la forma <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_54.jpg"> y los par&aacute;metros del modelo con <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_55.jpg">. Las condiciones iniciales de las  part&iacute;culas se consideran aleatorias para las posiciones y cero para las velocidades.</p>      <p>En la <a href="#f12"> Figura 12</a> se pueden apreciar los resultados de la simulaci&oacute;n cuando se toma <i>k<sub>x</sub></i> = 4 y <i>k<sub>y</sub></i> = 0,5. En (a) se muestra la posici&oacute;n media de las part&iacute;culas y la distribuci&oacute;n de estas en la &uacute;ltima iteraci&oacute;n. Por su parte, en la figura (b) se tiene la posici&oacute;n de todas las part&iacute;culas y en la figura (c), se muestra la magnitud de la velocidad de las part&iacute;culas.</p>      <p align="center"><a name="f12"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f12.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En estas simulaciones se aprecia que no se presentan movimientos circulares perfectos. Sin embargo, al seguir teniendo un potencial monomodal, las part&iacute;culas describen movimientos oscilatorios alrededor del punto donde el potencial tiene su menor valor.</p>      <p><b>10. Simulaci&oacute;n del modelo para cuatro dimensiones </b></p>      <p>Con el prop&oacute;sito de apreciar el comportamiento del enjambre en varias dimensiones se realiza una simulaci&oacute;n para cuatro dimensiones teniendo el resultado mostrado en las <a href="#f13"> Figuras 13,14 y 15</a>. Para la visualizaci&oacute;n de estos resultados, se toman las diferentes parejas de ejes coordenados que se pueden tener y se presentan en los respectivos planos el desplazamiento y orientaci&oacute;n de las part&iacute;culas.</p>      <p align="center"><a name="f13"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f13.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f14"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f14.jpg"></p>      <p align="center"><a name="f15"><img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05f15.jpg"></p>      <p>En la <a href="#f13"> Figura 13</a> se muestra la posici&oacute;n media de las part&iacute;culas, as&iacute; como la distribuci&oacute;n y orientaci&oacute;n de estas en la &uacute;ltima iteraci&oacute;n para los diferentes pares de ejes coordenados. En la <a href="#f14"> Figura 14</a> se tiene la posici&oacute;n de todas las part&iacute;culas y en la <a href="#f12"> Figura 15</a> se muestra la magnitud de la velocidad de las part&iacute;culas.</p>     <p>Con las simulaciones de las <a href="#f13","#f14">Figuras 13 y 14</a> se observa que el modelo permite describir comportamientos c&iacute;clicos (cercanos a movimientos circulares) en las cuatro dimensiones. Es de apreciar un comportamiento similar para los diferentes pares de ejes coordenados que se tomaron para la presentaci&oacute;n de los resultados. Adicionalmente, en la <a href="#f15"> Figura 15</a> se comprueba que la magnitud de la velocidad de las part&iacute;culas tiene a ser <img src="img/revistas/inge/v21n3/v21n3a05_56.jpg">.</p>      <p><b>11. Conclusiones y expectativas futuras</b></p>      <p>Con el an&aacute;lisis realizado se mostr&oacute; que el enjambre de part&iacute;culas puede describir comportamientos circulares con la presencia de un v&oacute;rtice. Adicionalmente mediante las simulaciones se corrobor&oacute; de forma cualitativa los resultados obtenidos del an&aacute;lisis. Se espera que estos an&aacute;lisis se puedan emplear en trabajos futuros para mejorar la selecci&oacute;n de par&aacute;metros, as&iacute; como el comportamiento del enjambre.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para una situaci&oacute;n donde las velocidades y posiciones iniciales de las part&iacute;culas son iguales, se presenta un movimiento lineal de las part&iacute;culas. Cuando las posiciones y velocidades iniciales de las part&iacute;culas se consideran aleatorias el enjambre logra describir un movimiento con caracter&iacute;sticas de vorticidad.</p>      <p>Mediante simulaci&oacute;n se puede observar que la estimaci&oacute;n del radio del giro del enjambre se acerca al valor real medido del enjambre. Este resultado permite establecer un mecanismo para controlar de forma aproximada el comportamiento del enjambre al modificar sus par&aacute;metros.</p>      <p>Aunque la presentaci&oacute;n de los resultados de la simulaci&oacute;n en m&aacute;s de tres dimensiones puede limitar la observaci&oacute;n completa del comportamiento del enjambre, con la metodolog&iacute;a empleada se puede apreciar de forma aproximada el movimiento que tienen las part&iacute;culas.</p>      <p>Este tipo de comportamiento se puede emplear para el desarrollo de algoritmos de optimizaci&oacute;n de tal forma que se pueda mejorar la capacidad de exploraci&oacute;n y explotaci&oacute;n al incluir movimientos circulares y lineales del enjambre. La exploraci&oacute;n se relaciona con la dispersi&oacute;n que puede lograr el enjambre de part&iacute;culas y la explotaci&oacute;n con la convergencia del enjambre a un determinado punto.</p>      <p><b>Referencias</b></p>      <!-- ref --><p>&#91;1&#93; A. Czir&oacute;k, T. Vicsek, &quot;Collective behavior of interacting self-propelled particles&quot;. <i>Physica A</i>, vol. 281, num. 1-4, 2000, pp. 17-29.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169239&pid=S0121-750X201600030000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;2&#93; T. Vicsek, &quot;Universal patterns of collective motion from minimal models of flocking&quot;. <i>Second IEEE International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems</i>, 2008, pp. 3-11.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169241&pid=S0121-750X201600030000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;3&#93; A. Mikhailov, V. Calenbuhr, &quot;From cells to societies: Models of complex coherent action&quot;. <i>Springer Series in Synergetics</i>, 2002, pp. 33-68.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169243&pid=S0121-750X201600030000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>       <!-- ref --><p>&#91;4&#93; W. Ebeling, &quot;Active brownian motion of pairs and swarms of particles&quot;. <i>Acta Physica Polonica B</i>, vol. 38, 2007, pp. 1657-1671.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169245&pid=S0121-750X201600030000600004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;5&#93; U. Erdmann,W. Ebeling, V. Anishchenko, &quot;Excitation of rotational modes in two-dimensional systems of driven Brownian particles Physical&quot;. <i>Physical Review E</i>, vol. 65, 2002, pp. 061106 1-9.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169247&pid=S0121-750X201600030000600005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;6&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Path planning of mobile robots using potential fields and swarms of brownian particles&quot;. <i>IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)</i>, June 5-8, 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169249&pid=S0121-750X201600030000600006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;7&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Vortex Particle Swarm Optimization&quot;. <i>IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)</i>, June, 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169251&pid=S0121-750X201600030000600007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;8&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Algoritmo de optimizaci&oacute;n basado en enjambres de part&iacute;culas con comportamiento de vorticidad y b&uacute;squeda individual y grupal&quot;. <i>Tecnura</i>, vol. 18, no. 42, 2014, pp. 24-37.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169253&pid=S0121-750X201600030000600008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;9&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Vortex Particle Swarm Optimization in 2D Cases&quot;. <i>International Conference on Mechatronics, Electronics and Automotive Engineering (ICMEAE)</i>, November, 2015.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169255&pid=S0121-750X201600030000600009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;10&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Proposal for Parameter Selection of the Vortex Particle Swarm Optimization During the Dispersion Stage&quot;. <i>International Conference on Mechatronics, Electronics and Automotive Engineering (ICMEAE)</i>, November, 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169257&pid=S0121-750X201600030000600010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;11&#93; H. Espitia, J. Sofrony, &quot;Dispersion as Stopping Criterion for Vortex Particle Swarm Optimization&quot;.<i> 2nd International Symposium on Instrumentation and Measurement, Sensor Network and Automation (IMSNA)</i>, December 23-24, 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169259&pid=S0121-750X201600030000600011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;12&#93; D. Sumpter, &quot;The principles of collective animal behaviour&quot;. <i>Philosophical Transactions of the Royal Society B,</i> vol. 361, num. 1465, 2006, pp. 5-22.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169261&pid=S0121-750X201600030000600012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;13&#93; T. Vicsek, A. Czir&oacute;k, E. Ben-Jacob, I. Cohen, O. Shochet, &quot;Novel type of phase transition in a system of selfdriven particles&quot;.<i> Physical Review Letters</i>, vol. 75, 1995, pp. 1226-1229.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169263&pid=S0121-750X201600030000600013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;14&#93; I. Couzin, J. Krause, N. Franks, S. Levin, &quot;Effective leadership and decision making in animal groups on the move&quot;. <i>Letters to nature</i>, vol. 433, 2005, pp. 513-516.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169265&pid=S0121-750X201600030000600014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;15&#93; I. Bajec, F. Heppner, &quot;Organized flight in birds&quot;.<i> Animal Behaviour</i>, vol. 78, num. 4, 2009, pp. 777-789.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169267&pid=S0121-750X201600030000600015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;16&#93; H. Zhang, M. Chen, G. Stan, T. Zhou, J. Maciejowski, &quot;Collective behavior coordination with predictive mechanisms&quot;. <i>IEEE Circuits and Systems Magazine</i>, vol. 8, num. 3, 2008, pp. 67-85.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169269&pid=S0121-750X201600030000600016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;17&#93; C. Rodr&iacute;guez, M. Melgarejo, &quot;Arquitectura FPGA para simulaci&oacute;n de aprovisionamiento de alimentos en colonias de hormigas artificiales&quot;. <i>Ingenier&iacute;a</i>, vol. 20, num. 2, 2015, pp. 245-260.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169271&pid=S0121-750X201600030000600017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;18&#93; H. Berg, <i>Random walks in biology</i>, Princeton University Press, 1983.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169273&pid=S0121-750X201600030000600018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;19&#93; Y. Cengel, J. Cimbala, <i>Mec&aacute;nica de fluidos, Fundamentos y Aplicaciones</i>, McGraw-Hill, 2006.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169275&pid=S0121-750X201600030000600019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;20&#93; H. Levine, W. Rappel, I. Cohen, &quot;Self-organization in systems of self-propelled particles&quot;.<i> Physical Review E,</i> vol. 63, num. 1, 2001.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169277&pid=S0121-750X201600030000600020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;21&#93; M. D&#8217;Orsogna, Y. Chuang, A. Bertozzi, L. Chayes, &quot;Self-propelled particles with soft-core interactions: patterns, stability, and collapsel&quot;. <i>Physical Review Letters</i>, vol. 96, 2006, pp. 104302 1-4.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169279&pid=S0121-750X201600030000600021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;22&#93; W. Ebeling, U. Erdmann, &quot;Nonequilibrium Statistical Mechanics of Swarms of Driven Particles&quot;. <i>Physica A: Statistical Mechanics and its Applications</i>, vol. 314, num. 1-4, 2002, pp. 92-96.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169281&pid=S0121-750X201600030000600022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;23&#93; U. Erdmann, W. Ebeling, A. Mikhailov, &quot;Noise Induced Transition from Translational to Rotational Motion of Swarms&quot;. <i>Physical Review E</i>, vol. 71, num. 5, 2005, pp. 051904 1-7.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169283&pid=S0121-750X201600030000600023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;24&#93; A. Ordemann, &quot;Vortex-swarming of the zooplankton Daphnia&quot;. <i>The Biological Physicist</i>, vol. 2, num. 3, 2002, pp. 5-10.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169285&pid=S0121-750X201600030000600024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;25&#93; C. Reynolds, &quot;Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model, in computer graphics&quot;. <i>SIGGRAPH&#8217 Conference Proceedings</i>, 1987.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169287&pid=S0121-750X201600030000600025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;26&#93; F. Schweitzer, &quot;Active Brownian particles with internal energy depot&quot;. <i>Traffic and Granular Flow&#8217;</i>99, 2000, pp.161-172.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169289&pid=S0121-750X201600030000600026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;27&#93; F. Schweitzer, W. Ebeling, B. Tilch, &quot;Statistical mechanics of canonical dissipative systems and applications to swarm dynamics&quot;. <i>Physical Review E</i>, vol. 64, num. 2, 2001, pp. 021110 1-12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169291&pid=S0121-750X201600030000600027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;28&#93; R. Mach, F. Schweitzer, &quot;Multi-agent model of biological swarming&quot;. <i>Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI)</i>, vol. 2801, 2003, pp. 810-820.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169293&pid=S0121-750X201600030000600028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;29&#93; K. Alligood, T. Sauer, J. Yorke,<i>An introduction to dynamical systems</i>, Springer, 1st edition, 1997.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169295&pid=S0121-750X201600030000600029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;30&#93; C. McInnes, &quot;Vortex formation in swarms of interacting particles&#8221;. <i>Physical Review E</i>, vol. 75, num. 3, 2007, pp. 032904 1-3.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6169297&pid=S0121-750X201600030000600030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>  </font>      ]]></body><back>
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