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Universidad Autónoma Tomás Frías – Potosí - Bolivia

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Categoría: Ing. Sanitaria HidráulicaPalabras Clave:

Sinopsis:

El diseño de sistemas de distribución de agua pertenece a un cada vez más amplio grupo de problemas cuya resolución óptima resulta extremadamente compleja. En el campo del diseño de redes de abastecimiento de agua, la obtención de un diseño óptimo utilizando diámetros discretos resulta prácticamente imposible. En este punto los métodos tradicionales basados en técnicas matemáticas quedan restringidos a la localización de mínimos locales. Puesto que al tener una metodología de optimización se contaría con un diseño óptimo el cual influiría mucho en la calidad de la solución como también en la parte de la inversión en la ejecución y realización de algún proyecto.

Este trabajo mostrara un desarrollo de un método de diseño óptimo de redes de abastecimiento de agua basado en el empleo de Algoritmos Genéticos. Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización con el objetivo de minimizar los costes de inversión necesarios para la implantación o ampliación de un determinado sistema de red a partir del trazado

Esta técnica de optimización numérica se basa en las leyes de la evolución de Darwin. Su forma de trabajo trata de simular la evolución de una población de individuos, sometida a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica (reproducción, cruce y mutación), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles son los menos aptos, que son descartados.

Los Algoritmos Genéticos presentan una serie de ventajas sobre otros métodos en lo que a optimización se refiere, que los hacen más robustos y preferibles para determinadas aplicaciones. De este modo, algunas características de interés de un Algoritmo Genético son:

- Un Algoritmo Genético es de carácter estocástico, lo que quiere decir que dos ejecuciones distintas pueden dar dos mejores soluciones distintas. Esta característica es útil por el hecho de que en un problema como el de diseño

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2óptimo de una red de agua hay varias soluciones posibles, por lo que es interesante disponer de un método capaz de dar distintas soluciones en distintas ejecuciones.

- Son algoritmos de búsqueda múltiple, luego en una misma ejecución el algoritmo da varias soluciones. Así, pese a que la aptitud de los individuos de la población final es similar, los individuos suelen ser distintos entre sí. Esto amplia la posibilidad de elección de una solución final, según sea la naturaleza del problema.

- Es uno de los algoritmos que realiza una mayor búsqueda en el subespacio de posibles soluciones. De hecho, se considera que de todos los algoritmos de optimización estocásticos, los AG son uno de los que tiene mayor capacidad de exploración

Los Algoritmos genéticos presentan una convergencia excepcionalmente rápida al principio, bloqueada de forma inmediata. Esto se debe a que el Algoritmo Genético es muy bueno descartando espacios de soluciones realmente malos. Cada cierto tiempo, la población vuelve a dar un salto evolutivo y se produce un incremento en la velocidad de convergencia excepcional. La razón de esto es que algunas veces aparece alguna mutación beneficiosa, o un individuo excepcional, que propaga un buen conjunto de cromosomas al resto de la población.La búsqueda con AG es robusta, lo que quiere decir que para que un proceso de optimización no converja la elección de los parámetros debería ser realmente mala. Con una elección razonable de los parámetros, los Algoritmos Genéticos convergen a una solución razonablemente buena si la representación es la adecuada.

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