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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Berres, Stefan, Coronel, Aníbal, Lagos, Richard
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
id REVUNITRU_f9c720423921f601bb4a3aa5d9845c98
oai_identifier_str oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/1420
network_acronym_str REVUNITRU
network_name_str Revistas - Universidad Nacional de Trujillo
repository_id_str
spelling 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
dc.title.none.fl_str_mv A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
Calibración numérica de leyes de conservación escalar vía un algoritmo genético continuo
title A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
spellingShingle A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
Berres, Stefan
Finite volume
genetic algorithm
flux identification
conservation law
Volumen finito
algoritmo genético
identificación del flujo
ley de conservación
title_short A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
title_full A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
title_fullStr A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
title_full_unstemmed A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
title_sort A continuous genetic algorithm for the numerical calibration in scalar conservation laws
dc.creator.none.fl_str_mv Berres, Stefan
Coronel, Aníbal
Lagos, Richard
author Berres, Stefan
author_facet Berres, Stefan
Coronel, Aníbal
Lagos, Richard
author_role author
author2 Coronel, Aníbal
Lagos, Richard
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Finite volume
genetic algorithm
flux identification
conservation law
Volumen finito
algoritmo genético
identificación del flujo
ley de conservación
topic Finite volume
genetic algorithm
flux identification
conservation law
Volumen finito
algoritmo genético
identificación del flujo
ley de conservación
description 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.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-07-13
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420
url https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420/2306
https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1420/2296
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2017 Selecciones Matemáticas
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2017 Selecciones Matemáticas
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv National University of Trujillo - Academic Department of Mathematics
publisher.none.fl_str_mv National University of Trujillo - Academic Department of Mathematics
dc.source.none.fl_str_mv Selecciones Matemáticas; Vol. 4 No. 01 (2017): January - July; 16-24
Selecciones Matemáticas; Vol. 4 Núm. 01 (2017): Enero - Julio; 16-24
Selecciones Matemáticas; v. 4 n. 01 (2017): Enero - Julio; 16-24
2411-1783
reponame:Revistas - Universidad Nacional de Trujillo
instname:Universidad Nacional de Trujillo
instacron:UNITRU
instname_str Universidad Nacional de Trujillo
instacron_str UNITRU
institution UNITRU
reponame_str Revistas - Universidad Nacional de Trujillo
collection Revistas - Universidad Nacional de Trujillo
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1847155310623457280
score 13.422088
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).