Examinando por Materia "algoritmo genético"

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    UN ALGORITMO GENÉTICO HÍBRIDO Y UN ENFRIAMIENTO SIMULADO PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PEDIDOS JOB SHOP (A HYBRID GENETIC ALGORITHM AND A SIMULATED ANNEALING FOR SOLVING THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-10-02) Meisel, José David; Prado, Liliana Katherine
    La programación de pedidos para el problema de producción Job Shop(JSP), catalogado como NP-Hard, ha constituido un reto para la comunidad científica, debido a que alcanzar una solución óptima a este problemase dificulta en la medida que crece en número de máquinas y trabajos. Numerosas técnicas, entre ellas las metaheurísticas, se han empleadopara su solución, sin embargo, su eficiencia, en cuanto a tiempo computacional, no ha sido muy satisfactoria. Por lo anterior y para contribuir a la soluciónde este problema, se planteó el uso de unenfriamiento simulado propuesto (ESP) y de un algoritmo genético mejorado (AGM). Para el AGM se implementó una estrategia de enfriamiento simulado en la fase de mutación, que permite al algoritmo intensificar y diversificar las soluciones al mismo tiempo, con el fin de que no converja prematuramente a un óptimo local. Los resultados mostraron que los algoritmos propuestos arrojan buenos resultados, con desviaciones alrededor de los mejore svalores encontrados que no superan el 5 % para los problemas más complejos.
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    METODOLOGÍA DE SOLUCIÓN PARA PLANEAMIENTO DE LA TRANSMISIÓN CONSIDERANDO INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA Y PROPUESTAS DE DIFERENTES CONDUCTORES
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2014-10-17) Domínguez Castaño, Andrés Hernando; Escobar Zuluaga, Antonio Hernando; Gallego Rendón, Ramón Alfonso
    RESUMENEn este artículo se presenta una metodología de solución para resolver el problema de planeamiento estático de redes de transmisión de energía eléctrica, considerando incertidumbre en la demanda y selección de conductores en las líneas de transmisión que hacen parte de los nuevos corredores. Este problema de optimización se resuelve usando un algoritmo genético especializado que utiliza la lógica del algoritmo genético propuesto por Chu y Beasley, combinado con una técnica exacta. La metodología se prueba sobre el sistema eléctrico colombiano de 93 nodos y 155 líneas candidatas. Los resultados obtenidos mejoran la solución para el planeamiento estático del sistema eléctrico colombiano.ABSTRACTThis paper presents a methodology for solving the static planning problem in electrical energy transmission networks considering uncertainty in demand and conductor selection for the transmission lines that belong to the set of all new paths. The optimization problem is solved using a specialized genetic algorithm, which uses the logic of the genetic algorithm proposed by Chu and Beasley, combined with exact optimization. The testing bench for the proposed methodology was chosen to be the Colombian power system of 93 buses and 155 candidate lines. The results obtained enhance the traditional solution for the Colombian power system regarding the transmission network planning study.
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    MITIGACIÓN DE CAMPO MAGNÉTICO DE LÍNEAS DE TRANSMISIÓN UTILIZANDO BUCLES PASIVOS (MAGNETIC FIELD MITIGATION OF TRANSMISSION LINES)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-10-02) Cadavid, Diego Raúl; Ramírez, David Alejandro; Lopera, Freddy; Correa, Andrés Felipe
    En este artículo se presenta un método simple paradeterminar el campo magnético generado por líneas de transmisión. El cálculodel campo magnético tiene en cuenta los efectos de mitigación de buclespasivos, incluyendo su ubicación óptima en la línea mediante la aplicación dealgoritmos genéticos. Los resultados de los cálculos son validados mediantereportes de casos publicados en el IEEE, software de análisis de campoelectromagnético y datos experimentales arrojados de una implementaciónrealizada en las líneas de alimentación de las torres de iluminación en unestadio. Luego del análisis, se demuestra la validez del método y lafactibilidad de aplicarlo en líneas de transmisión del sistema de potencia.
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    Selección óptima del portafolio de proyectos utilizando metaheurísticas de población y trayectoria meta-optimizadas
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2020-06-21) Candia Garcia, Cristian David; López Castro, Luis Francisco; Jaimes Suárez, Sonia Alexandra
    Este artículo aborda el problema de selección de portafolio de proyectos para la adjudicación de interventorías de obra pública a través de concursos de méritos abiertos (CMA) supervisados por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS) en Colombia. En esta modalidad, cada concursante presenta un portafolio único de proyectos históricos para cuantificar su experiencia como interventor. Como alternativa al uso de hojas de cálculo en Excel con procedimientos limitados de enumeración exhaustiva, se evaluó un algoritmo genético meta-optimizado (GA) y un procedimiento de búsqueda voraz adaptativo probabilista meta-optimizado (GRASP) para el caso de estudio de una Compañía con 207 contratos de trayectoria en el sector. Ambas metaheurísticas consiguieron encontrar puntajes de valoración óptimos para distintas instancias de prueba, sin embargo, el algoritmo GA presentó un mejor desempeño consistentemente en todas las instancias de evaluación, encontrando en algunos casos hasta 10 portafolios óptimos en menos de 9 minutos.