Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa

Descripción del Articulo

La investigación titulada “Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa”, se realizó en base a una realidad problemática del diseño primigenio de agua potable en la Urb. San Jerónimo del distrit...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gutierrez Espinoza, Roger
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/18596
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12773/18596
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos genéticos multiobjetivo
Optimización del diseño de agua potable
Costo ejecución
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
id UNSA_ac2d9a4b67fc92ac3b1a78b827348090
oai_identifier_str oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/18596
network_acronym_str UNSA
network_name_str UNSA-Institucional
repository_id_str 4847
dc.title.es_PE.fl_str_mv Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
title Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
spellingShingle Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
Gutierrez Espinoza, Roger
Algoritmos genéticos multiobjetivo
Optimización del diseño de agua potable
Costo ejecución
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
title_short Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
title_full Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
title_fullStr Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
title_full_unstemmed Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
title_sort Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa
author Gutierrez Espinoza, Roger
author_facet Gutierrez Espinoza, Roger
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Yanqui Morales, Isaac
dc.contributor.author.fl_str_mv Gutierrez Espinoza, Roger
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Algoritmos genéticos multiobjetivo
Optimización del diseño de agua potable
Costo ejecución
topic Algoritmos genéticos multiobjetivo
Optimización del diseño de agua potable
Costo ejecución
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
description La investigación titulada “Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa”, se realizó en base a una realidad problemática del diseño primigenio de agua potable en la Urb. San Jerónimo del distrito de Yura departamento de Arequipa, en cuyo diseño no se ven diseños de sectorización y optimización en base a costo, resiliencia de la red, localización y configuración de la presión de salida de las válvulas reguladoras de presión (PRV). El objetivo principal es determinar el estado óptimo de la red de distribución mediante el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada (NSGA), el diseño primigenio que se considera para realizar la optimización son las redes de distribución del reservorio N40A y N40B de la Urb. San Jerónimo. Para lograr tal objetivo planteamos primero una sectorización con el método de Louvain, encontrando para la red del reservorio N40A los sectores A, B, C, D, E, F, G, H y I. Sin embargo, en la red del reservorio N40B no se aplicó la sectorización debido a su reducido tamaño, pero considerando a esta red como sector J. Luego se identificó la red primaria del reservorio N40A que suministra el agua para cada uno de los sectores. A continuación, aplicamos dos modelos de optimización multiobjetivo, la primera un modelo multiobjetivo considerando dos objetivos (costo y resiliencia) y el segundo modelo multiobjetivo que considera cuatro objetivos (costo, resiliencia, sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida y sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida), se aplica el segundo modelo siempre y cuando no se alcanza el estado óptimo del diseño del sector con el primer modelo, ya que, el segundo modelo inserta a la entrada del sector una válvula reguladora de presión y con su 3er y 4to objetivo nos permite obtener una configuración optima de la presión de salida de la válvula reguladora de presión. El primer modelo con 02 objetivos se ha considerado para la red primaria del reservorio N40A y sus sectores A, B, C, E, G; y el sector J del reservorio N40B y el segundo modelo con 04 objetivos en los sectores donde es necesario reducir la carga con válvulas reductoras de presión como son los sectores D, F, H, I del reservorio N40A. La implementación del algoritmo de sectorización Louvain se llevó a cabo con lenguaje de programación Python, con el cual se determinó 09 sectores en la red del reservorio N40A, luego se identificó una red primaria. El algoritmo genético multiobjetivo, NSGA2, se implementó en el lenguaje Python en conjunto la librería de Epanet para su cálculo hidráulico. Para la validación del algoritmo genético Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) se aplicó al diseño de las redes patrón de Hanoi y TwoLoop obteniendo valores similares a la literatura. Luego de la implementación y validación del algoritmo, se realiza la ejecución en la red principal y los 10 DMAs y de acuerdo a los objetivos de maximización y minimización y restricciones. Entre los resultados obtenidos se precisa una influencia favorable al emplear el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada en el diseño de redes de distribución; las conclusiones arribadas fueron que el NSGA-II posee buen rendimiento ya que permite obtener diseños de redes óptimos en términos de costo y Confiabilidad y localización y configuración de las válvulas reguladoras de presión.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-09-12T16:01:24Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-09-12T16:01:24Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12773/18596
url https://hdl.handle.net/20.500.12773/18596
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Repositorio Institucional - UNSA
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNSA-Institucional
instname:Universidad Nacional de San Agustín
instacron:UNSA
instname_str Universidad Nacional de San Agustín
instacron_str UNSA
institution UNSA
reponame_str UNSA-Institucional
collection UNSA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/8091e954-e275-40a5-b9ee-5e33adab90da/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/766c8f62-624c-4fb4-8806-6af1fca19cd4/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/54d74d4b-cf34-4578-852f-8a08b28ed205/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/63685a32-f9db-4588-84ca-60fde2f78530/download
bitstream.checksum.fl_str_mv bb92a822f9acafa891cc49a69e7c74de
b2c60c875e5a4bf2dee869992c338cbb
e904321039bf6238a175a6f2b682d254
eaa4ac57f1dcfae112ab6dd5b8fb68c9
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UNSA
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unsa.edu.pe
_version_ 1828763134433689600
spelling Yanqui Morales, IsaacGutierrez Espinoza, Roger2024-09-12T16:01:24Z2024-09-12T16:01:24Z2024La investigación titulada “Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipa”, se realizó en base a una realidad problemática del diseño primigenio de agua potable en la Urb. San Jerónimo del distrito de Yura departamento de Arequipa, en cuyo diseño no se ven diseños de sectorización y optimización en base a costo, resiliencia de la red, localización y configuración de la presión de salida de las válvulas reguladoras de presión (PRV). El objetivo principal es determinar el estado óptimo de la red de distribución mediante el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada (NSGA), el diseño primigenio que se considera para realizar la optimización son las redes de distribución del reservorio N40A y N40B de la Urb. San Jerónimo. Para lograr tal objetivo planteamos primero una sectorización con el método de Louvain, encontrando para la red del reservorio N40A los sectores A, B, C, D, E, F, G, H y I. Sin embargo, en la red del reservorio N40B no se aplicó la sectorización debido a su reducido tamaño, pero considerando a esta red como sector J. Luego se identificó la red primaria del reservorio N40A que suministra el agua para cada uno de los sectores. A continuación, aplicamos dos modelos de optimización multiobjetivo, la primera un modelo multiobjetivo considerando dos objetivos (costo y resiliencia) y el segundo modelo multiobjetivo que considera cuatro objetivos (costo, resiliencia, sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida y sumatoria de la diferencia de la carga nodal con la carga máxima permitida), se aplica el segundo modelo siempre y cuando no se alcanza el estado óptimo del diseño del sector con el primer modelo, ya que, el segundo modelo inserta a la entrada del sector una válvula reguladora de presión y con su 3er y 4to objetivo nos permite obtener una configuración optima de la presión de salida de la válvula reguladora de presión. El primer modelo con 02 objetivos se ha considerado para la red primaria del reservorio N40A y sus sectores A, B, C, E, G; y el sector J del reservorio N40B y el segundo modelo con 04 objetivos en los sectores donde es necesario reducir la carga con válvulas reductoras de presión como son los sectores D, F, H, I del reservorio N40A. La implementación del algoritmo de sectorización Louvain se llevó a cabo con lenguaje de programación Python, con el cual se determinó 09 sectores en la red del reservorio N40A, luego se identificó una red primaria. El algoritmo genético multiobjetivo, NSGA2, se implementó en el lenguaje Python en conjunto la librería de Epanet para su cálculo hidráulico. Para la validación del algoritmo genético Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) se aplicó al diseño de las redes patrón de Hanoi y TwoLoop obteniendo valores similares a la literatura. Luego de la implementación y validación del algoritmo, se realiza la ejecución en la red principal y los 10 DMAs y de acuerdo a los objetivos de maximización y minimización y restricciones. Entre los resultados obtenidos se precisa una influencia favorable al emplear el algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada en el diseño de redes de distribución; las conclusiones arribadas fueron que el NSGA-II posee buen rendimiento ya que permite obtener diseños de redes óptimos en términos de costo y Confiabilidad y localización y configuración de las válvulas reguladoras de presión.application/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12773/18596spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSAAlgoritmos genéticos multiobjetivoOptimización del diseño de agua potableCosto ejecuciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Algoritmo genético multiobjetivo en la optimización del diseño de agua potable en la urbanización San Jerónimo, Distrito de Yura provincia de Arequipainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU01318771https://orcid.org/0000-0002-4527-535346363651732016Rendon Davila, Victor OscarYanqui Morales, IsaacMorales Marin, Jose Antoniohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngeniería CivilUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería CivilIngeniero CivilORIGINALTesis.pdfapplication/pdf5681036https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/8091e954-e275-40a5-b9ee-5e33adab90da/downloadbb92a822f9acafa891cc49a69e7c74deMD51Reporte de Similitud.pdfapplication/pdf8612477https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/766c8f62-624c-4fb4-8806-6af1fca19cd4/downloadb2c60c875e5a4bf2dee869992c338cbbMD52Autorización de Publicación Digital.pdfapplication/pdf365988https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/54d74d4b-cf34-4578-852f-8a08b28ed205/downloade904321039bf6238a175a6f2b682d254MD53THUMBNAILPDF.jpgimage/jpeg42566https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/63685a32-f9db-4588-84ca-60fde2f78530/downloadeaa4ac57f1dcfae112ab6dd5b8fb68c9MD5420.500.12773/18596oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/185962024-09-12 21:10:36.24http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.pe
score 13.917919
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).