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1. Using Modeling to Improve Monitoring of Structured Populations: Are We Collecting the Right Data?

Author

KATZNER, TODD, MILNER‐GULLAND, E. J., and BRAGIN, EVGENY

Subjects
*AQUILA (Genus), *POPULATION density, *MATHEMATICAL models, *POPULATION geography, *EAGLES, *MODELS & modelmaking
Abstract

Population monitoring is central to most demographic studies and conservation efforts, but it may not always be directed at the most appropriate life stage. We used stochastic simulation modeling to evaluate the effectiveness of a monitoring program for a well-studied population of Eastern Imperial Eagles ( ) in Kazakhstan. Specifically, we asked whether the most appropriate data were being collected to understand system state and population dynamics. Our models were parameterized with data collected over the course of 25 years of study of this population. We used the models to conduct simulation experiments to evaluate relationships between monitored or potentially monitored parameters and the demographic variables of interest—population size ( ) and population growth (λ). Static analyses showed that traditional territory-based monitoring was a poor indicator of eagle population size and growth and that monitoring survivorship would provide more information about these parameters. Nevertheless, these same traditionally monitored territory-based parameters had greater power to detect long-term changes in population size than did survivorship or population structure. Regardless of the taxa considered, threats can have immediate impacts on population size and growth or longer-term impacts on population dynamics. Prudently designed monitoring programs for any species will detect the demographic effects of both types of threats. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2007
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2. Sobre la necesidad de controlar el error de discretización de elementos finitos en optimización de forma estructural con algoritmos evolutivos

Author

Gabriel Bugeda, José Luis Albelda, Eugenio Oñate, Enrique Nadal, Juan José Ródenas, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Civil i Ambiental, Universitat Politècnica de Catalunya. (MC)2 - Grup de Mecànica Computacional en Medis Continus, and Universitat Politècnica de Catalunya. GMNE - Grup de Mètodes Numèrics en Enginyeria

Subjects
Adaptive remeshing, Optimization algorithm, Computer science, Optimización de forma estructural, Análisis de sensibilidades, Applied Mathematics, Optimització d'estructures -- Models matemàtics, INGENIERIA MECANICA, General Engineering, Discretization error, Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica::Mètodes en elements finits [Àrees temàtiques de la UPC], Evolutionary algorithms, Refinamiento adaptativo, Finite element method, Reduction (complexity), Error estimation, Estimación de error, Structural optimization--Mathematics, Algoritmos evolutivos, Shape optimization, Sensitivity analysis, Algorithm, Engineering(all), Structural shape optimization
Abstract

[ES] Este trabajo analiza la influencia del nivel de error de discretización de los análisis por elementos finitos (MEF) de las distintas configuraciones geométricas propuestas por los algoritmos de optimización de forma estructural sobre el comportamiento de dichos algoritmos. El artículo demuestra claramente que si los análisis mediante el MEF no presentan la suficiente precisión, la solución final proporcionada por el algoritmo de optimización no será ni el óptimo buscado ni cumplirá con las restricciones impuestas. Se demostrará la necesidad de la utilización de técnicas del MEF basadas en remallados adaptables. El artículo propone la combinación de dos estrategias para reducir el coste computacional relacionado con la utilización de dichos remallados adaptables junto con algoritmos evolutivos de optimización: (a) la utilización del algoritmo descrito por Bugeda et al. [1] que reduce el coste computacional asociado al análisis de cada configuración geométrica mediante el MEF con remallados adaptables y, (b) el incremento paulatino de la precisión requerida a cada análisis a fin de obtener una reducción sustancial del coste computacional en las etapas iniciales del proceso de optimización., Los autores primero, tercero y quinto agradecen el soporte económico recibido para el desarrollo de este artículo a través de los proyectos de investigación DPI2007-66773-C02-01 y DPI2010-20542 del Ministerio de Educación y Ciencia (Espana) y los fondos ˜ recibidos de la Generalitat Valenciana y de la Universitat Politècnica de València. El segundo autor agradece el soporte económico recibido para el desarrollo de este artículo a través del proyecto de investigación DPI2008-05250 del Ministerio de Educación y Ciencia (Espana).

Published
2012

3. Sobre la necesidad de controlar el error de discretización de elementos finitos en optimización de forma estructural con algoritmos evolutivos

Author

Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials, Ministerio de Ciencia e Innovación, Ródenas, J.J., Bugeda, Gabriel, Albelda Vitoria, José, Oñate, Eugenio, Nadal Soriano, Enrique, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials, Ministerio de Ciencia e Innovación, Ródenas, J.J., Bugeda, Gabriel, Albelda Vitoria, José, Oñate, Eugenio, and Nadal Soriano, Enrique

Abstract

[ES] Este trabajo analiza la influencia del nivel de error de discretización de los análisis por elementos finitos (MEF) de las distintas configuraciones geométricas propuestas por los algoritmos de optimización de forma estructural sobre el comportamiento de dichos algoritmos. El artículo demuestra claramente que si los análisis mediante el MEF no presentan la suficiente precisión, la solución final proporcionada por el algoritmo de optimización no será ni el óptimo buscado ni cumplirá con las restricciones impuestas. Se demostrará la necesidad de la utilización de técnicas del MEF basadas en remallados adaptables. El artículo propone la combinación de dos estrategias para reducir el coste computacional relacionado con la utilización de dichos remallados adaptables junto con algoritmos evolutivos de optimización: (a) la utilización del algoritmo descrito por Bugeda et al. [1] que reduce el coste computacional asociado al análisis de cada configuración geométrica mediante el MEF con remallados adaptables y, (b) el incremento paulatino de la precisión requerida a cada análisis a fin de obtener una reducción sustancial del coste computacional en las etapas iniciales del proceso de optimización.

Published
2012

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