A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
Descripción del Articulo
Our work deals with the flux identication problem for scalar conservation laws. The problem is formulated as an optimization problem, where the objective function compares the solution of thedirect problem with observed proles at a fixed time. A finite volume scheme solves the direct problem and a c...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad Nacional de Trujillo |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Trujillo |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/1420 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Finite volume genetic algorithm flux identification conservation law Volumen finito algoritmo genético identificación del flujo ley de conservación |
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A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation lawsCalibración numérica de leyes de conservación escalar vía un algoritmo genético continuoBerres, StefanCoronel, AníbalLagos, RichardFinite volumegenetic algorithmflux identificationconservation lawVolumen finitoalgoritmo genéticoidentificación del flujoley de conservaciónOur work deals with the flux identication problem for scalar conservation laws. The problem is formulated as an optimization problem, where the objective function compares the solution of thedirect problem with observed proles at a fixed time. A finite volume scheme solves the direct problem and a continuous genetic algorithm solves the inverse problem. The numerical method is tested with synthetic experimental data. Simulation parameters are recovered approximately. The tested heuristic optimization technique turns out to be more robust than classical optimization techniques.En este artículo se investiga sobre el problema de la identificación de parámetros del flujo en una ley de conservación escalar. El problema es formulado como un problema de optimización, donde la función objetivo compara la solución del problema directo con el perfil observado en un tiempo fijo. Un esquema de volúmenes finitos resuelve el problema directo y un algoritmo genético continuo resuelve el problema inverso. El método numérico es verificado con datos experimentales sintéticos. Los parámetros simulados se recuperan aproximadamente. La técnica de optimización heurística probada resulta ser mas robusta que las técnicas clásicas de optimización.National University of Trujillo - Academic Department of Mathematics2017-07-13info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420Selecciones Matemáticas; Vol. 4 No. 01 (2017): January - July; 16-24Selecciones Matemáticas; Vol. 4 Núm. 01 (2017): Enero - Julio; 16-24Selecciones Matemáticas; v. 4 n. 01 (2017): Enero - Julio; 16-242411-1783reponame:Revistas - Universidad Nacional de Trujilloinstname:Universidad Nacional de Trujilloinstacron:UNITRUspahttps://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420/2306https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420/2296Derechos de autor 2017 Selecciones Matemáticasinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/14202022-10-21T18:54:40Z |
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Our work deals with the flux identication problem for scalar conservation laws. The problem is formulated as an optimization problem, where the objective function compares the solution of thedirect problem with observed proles at a fixed time. A finite volume scheme solves the direct problem and a continuous genetic algorithm solves the inverse problem. The numerical method is tested with synthetic experimental data. Simulation parameters are recovered approximately. The tested heuristic optimization technique turns out to be more robust than classical optimization techniques. |
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