USO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA LA CALIBRACIÓN DE UN MODELO HIDROLÓGICO PRECIPITACIÓN ESCORRENTIA EN LA CUENCA DEL CAPLINA

• Autores: Edwin Pino Vargas, Luis Cornejo Navarretty, Carmen Román Arce
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
• Repositorio: Revista UNJBG - Ciencia & Desarrollo
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:unjbg_revistas.localhost:article/441
• Enlace del recurso: http://revistas.unjbg.edu.pe/index.php/cyd/article/view/441
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Modelos Hidrológicos; Escorrentía

Ante la escasa familiaridad de la ingeniería con los algoritmos genéticos, ¿Cómo estimular su implementación? ¿Cómo mostrar ante los ingenieros las grandes ventajas que se están aprovechando en otros países? Goldberg (1989) dio origen a la teoría formal y al empleo de los algoritmos genéticos. Él dice que se puede adaptar a los campos de la economía, la investigación de operaciones, la medicina, la inteligencia artificial y las ingenierías. El presente trabajo desarrolla metodología y procedimientos, para el uso de los Algoritmos Genéticos, los cuales son una herramienta computacional que nos lleva a la resolución de problemas más complejos a los permitidos por metodologías tradicionales. En nuestro país, los profesionales y los investigadores no están familiarizados con esta técnica. El presente trabajo tiene por objeto calibrar un modelo hidrológico lluvia-escorrentía aplicada a la cuenca Caplina en la región Tacna. Esta cuenca se calibró usando un programa computacional para algoritmos genéticos desarrollado en lenguaje de programación científica MATLAB. Se ha mostrado la evolución del proceso de ajuste de los caudales simulados y observados. En la simulación 1 se aprecia gran diferencia entre estos valores mas no en la simulación 1000, donde se logra un ajuste muy bueno en los meses de estiaje, mas no en los meses de máximas descargas. Las soluciones obtenidas mostraron ser coherentes en similitud a la distribución de caudales observados, con un coeficiente de correlación de 0,7835.