Aplicación del Algoritmo Genético Multiobjetivo Strength Pareto Evolutionary Algorithm y su Efectividad en el Diseño de Redes de Agua Potable. Caso: Sector Viñani-Tacna

Descripción del Articulo

El diseño óptimo de redes de distribución es consecuencia de un estudio hidráulico detallado, el cual se ha adaptado a los criterios de ingeniería, a las exigencias económicas y a la normativa vigente. Yates, Templeman & Boffey (1984) afirman que se necesita encontrar el método aproximado más ef...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quevedo Porras, Violeta Zarela
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Privada de Tacna
Repositorio:UPT-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upt.edu.pe:20.500.12969/159
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12969/159
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos genéticos
Optimización multiobjetivo
Redes de agua.
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.04
Descripción
Sumario:El diseño óptimo de redes de distribución es consecuencia de un estudio hidráulico detallado, el cual se ha adaptado a los criterios de ingeniería, a las exigencias económicas y a la normativa vigente. Yates, Templeman & Boffey (1984) afirman que se necesita encontrar el método aproximado más efectivo y que garantice calidad en los diseños para extender la cobertura del servicio de agua potable. En este contexto se aplica el Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo de frente de Pareto (SPEA), propuesto por Zitzler & Thiele (1999) para el diseño óptimo de redes de distribución. Además, se pretende mediante el proceso de optimización planteado la búsqueda de la red de mínimo costo y máxima confiabilidad, que a su vez está sujeta a múltiples restricciones hidráulicas y normativas. En tal sentido, para la comprobación de su efectividad en la red del Sector Viñani se ha establecido la comparación con el Micro Algoritmo Genético Multiobjetivo (MAGMO) y la red sin criterios de optimización. Es importante indicar que se trata de una red de 1 reservorio, 20 circuitos, 91 nodos y 139 tuberías. Los resultados indicaron que el Micro Algoritmo Genético Multiobjetivo (MAGMO) tiene un mejor desempeño que el SPEA. El algoritmo SPEA si bien no muestra mejores resultados con respecto al MAGMO, este presenta un mejor desempeño con la red sin criterios de optimización al tener mayor índice de confiabilidad. Esto significa que la red es vulnerable en menor grado a todo tipo de fallas.
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