Abstract

El objetivo de la tesis es controlar algunas de las variables que intervienen en el crecimiento del langostino durante su cultivo en piscifactorías, con el fin de alcanzar el mayor peso de cosecha. Por lo que, se analizan las herramientas que permiten obtener una estimación confiable del peso y así mejorar la toma de decisiones sobre la producción. Para ello, se realizó la construcción y evaluación de los modelos de crecimiento de Gompertz, von Bertalanffy, Logístico y Brody, ampliamente utilizados para describir el crecimiento de especies biológicas, además de un modelo polinomial. El ajuste de la data a los modelos se realizó con métodos de estimación basados en los algoritmos de Levenverg-Marquardt, Gauss-Newton y mínimos cuadrados para ajustarlos al crecimiento del langostino, en términos de peso promedio semanal, por un periodo de veintidós semanas, desde la siembra hasta el momento de la cosecha. Los modelos se evaluaron comparando su coeficiente de determinación corregido, mientras que los cálculos se realizaron con el software Octave. Tras estos desarrollos, se demuestra que la implementación de estos modelos beneficiará al proceso de cultivo del langostino al mejorar la toma de decisiones y permitir determinar el momento óptimo de cosecha.

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