Examinando por Materia "optimización combinatorial"

Mostrando 1 - 3 de 3
  • Miniatura
    PublicaciónSólo datos
    ALGORITMO DE BÚSQUEDA TABÚ ESPECIALIZADO APLICADO AL DISEÑO DE REDES SECUNDARIAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2014-10-17) Vélez Marín, Víctor Mario; Hincapié Isaza, Ricardo Alberto; Gallego Rendón, Ramón Alfonso
    En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución secundarios empleando como técnica de solución el algoritmo de Búsqueda Tabú. El problema se formula como un modelo no lineal entero-mixto, en el cual se tienen en cuenta la ubicación y capacidad de nuevos elementos (transformadores de distribución y tramos de red primaria y secundaria), reubicación de transformadores de distribución existentes, aumento de capacidades de elementos existentes, reconfiguración de red secundaria y balance de fases. Adicionalmente, se consideran los costos asociados a la conexión entre red primaria y secundaria y las pérdidas de energía en transformadores. Se emplean dos casos de prueba; en el primero se realizan ensayos comparativos con el algoritmo genético de Chu-Beasley para verificar la eficiencia del método propuesto y, en el segundo, se analizan los resultados obtenidos en un sistema de distribución colombiano. En ambos casos los resultados obtenidos son de gran calidad, lo que respalda lo propuesto en este trabajo.To solve the problem of secondary distribution systems planning, this paper proposes a methodology using a tabu search algorithm as a solution technique. The problem is formulated as a nonlinear mixed-integer model, which takes into account the location and capacity of new elements (distribution transformers and primary-secondary distribution networks), relocation of existing distribution transformers, increasing the capacity of existing elements, secondary network reconfiguration, and phase balance. It also considers the costs associated with connections between primary and secondary networks and energy losses in distribution transformers. The methodology is applied to two test cases: in the first, a comparative analysis with the Chu-Beasley genetic algorithm is made to verify the efficiency of the proposed methodology; and in the second, the results are analyzed in a Colombian distribution system. In both cases, the results are of high quality, supporting the proposed methodology. 
  • Miniatura
    PublicaciónSólo datos
    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.
  • Miniatura
    PublicaciónSólo datos
    PLANEAMIENTO MULTIOBJETIVO DE SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN USANDO UN ALGORITMO EVOLUTIVO NSGA-II (MULTIOBJECTIVE DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING USING AN NSGA-II EVOLUTIONARY ALGORITHM)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-10-01) López, Libardo; Hincapié, Ricardo Alberto; Gallego, Ramón Alfonso
    En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución empleando una técnica de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto se consideran la ubicación y dimensionamiento de nuevos elementos y la repotenciación de elementos existentes. En el planteamiento del problema se incluyen en la función objetivo los costos de inversión y de operación y la confiabilidad de la red. Este tema de investigación es de relevancia para las empresas distribuidoras de energía eléctrica, ya que permite contar con nuevas herramientas que acercan el problema a situaciones reales, tales como considerar varios objetivos, lo cual incide favorablemente en las finanzas y en la operación del sistema. En la solución del modelo se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), y para verificar su eficiencia se recurre a un caso de la literatura especializada, que corresponde a una red de distribución de un sistema eléctrico.Abstract: This paper presents a methodology to solve the problem of distribution system planning, using a multi--objective optimization technique. In the proposed model the location and design of new elements and the upgrading of existing elements are considered. In the problem approach, investment and operation costs and network reliability are included in the objective function. This research topic is relevant to the electricity distribution companies, as it allows for new tools that bring the problem to real situations, such as considering multiple objectives, which has a positive impact on the finances and on operation of the system. In the model solution, an elitist non-dominated sorting algorithm (NSGA-II) is used, and to verify its efficiency a case of specialized literature is used, which corresponds to a distribution network of an electrical system.