Cruzamiento adaptativo no uniforme para un algoritmo genético como método de solución a la planificación de unidades / Roberto Alejandro Lineros Escobar ; Profesor guía: Boris Javier Pavez Lazo
Detalles de publicación: Temuco (Chile) : Universidad de La Frontera , 2010Descripción: 67 hojas : figuras, tablas ; 28 cmTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de Título : (Ingeniero Eléctrico).-- Universidad de La Frontera, Temuco, 2010. Resumen: El problema de planificación de unidades de generación térmica tiene por objetivo determinar los estados de operación en cada intervalo de tiempo de un horizonte temporal definido, considerando que se debe suministrar la demanda de los consumidores a un costo mínimo. Este problema de optimización está caracterizado por restricciones de generación y restricciones técnicas, lo cual dificulta su resolución. Normalmente este tipo de problemas trabaja con un modelo de dos estados o codificación binaria que representa los estados de operación: encendido y apagado. Este trabajo contempla los algoritmos genéticos como método de resolución y se enfoca principalmente en la adaptación y desarrollo de un operador genético de cruza adaptiva denominado SANUX (Statistics-based Adaptative Non-Uniform Crossover). Este tiene la capacidad de adaptarse al problema que se está tratando por medio del análisis estadístico de los individuos de una población y aplica una máscara de cruza para el intercambio de información entre los padres en base a una función de probabilidad. Además, se desarrolla un nuevo tipo de cruza adaptiva denominada D-SANUX, que se basa principalmente en el comportamiento de los individuos de una generación respecto de la demanda para crear y aplicar una máscara de cruza que sirve para el intercambio de información. Adicionalmente se utiliza un operador de selección no tradicional que funciona independiente de la aptitud de los individuos, este operador se denomina selección determinista y al igual que la mutación reparativa propuesta buscan aumentar la diversidad de los individuos de una población. Para el sistema de prueba utilizado se realizaron diversos análisis de sensibilidad para definir los parámetros óptimos con los cuales el algoritmo implementado entregue muy buenos resultados en los costos y en las convergencias a las soluciones.| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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| Tesis y proyectos de título | Biblioteca Central Estantería | Tesis y trabajos de título | IEE L754c 2010 (Navegar estantería(Abre debajo)) | c.1 | No para préstamo | 35605001959628 |
Incluye índice de contenidos, índice de tablas, índice de figuras, anexos.
Tesis a texto completo en formato PDF: Biblioteca Digital UFRO
Trabajo de Título : (Ingeniero Eléctrico).-- Universidad de La Frontera, Temuco, 2010.
El problema de planificación de unidades de generación térmica tiene por objetivo determinar los estados de operación en cada intervalo de tiempo de un horizonte temporal definido, considerando que se debe suministrar la demanda de los consumidores a un costo mínimo. Este problema de optimización está caracterizado por restricciones de generación y restricciones técnicas, lo cual dificulta su resolución. Normalmente este tipo de problemas trabaja con un modelo de dos estados o codificación binaria que representa los estados de operación: encendido y apagado. Este trabajo contempla los algoritmos genéticos como método de resolución y se enfoca principalmente en la adaptación y desarrollo de un operador genético de cruza adaptiva denominado SANUX (Statistics-based Adaptative Non-Uniform Crossover). Este tiene la capacidad de adaptarse al problema que se está tratando por medio del análisis estadístico de los individuos de una población y aplica una máscara de cruza para el intercambio de información entre los padres en base a una función de probabilidad. Además, se desarrolla un nuevo tipo de cruza adaptiva denominada D-SANUX, que se basa principalmente en el comportamiento de los individuos de una generación respecto de la demanda para crear y aplicar una máscara de cruza que sirve para el intercambio de información. Adicionalmente se utiliza un operador de selección no tradicional que funciona independiente de la aptitud de los individuos, este operador se denomina selección determinista y al igual que la mutación reparativa propuesta buscan aumentar la diversidad de los individuos de una población. Para el sistema de prueba utilizado se realizaron diversos análisis de sensibilidad para definir los parámetros óptimos con los cuales el algoritmo implementado entregue muy buenos resultados en los costos y en las convergencias a las soluciones.