Resumen

En este artículo se presenta un nuevo tipo de técnica de optimización, a saber, el algoritmo genético continuo, para aproximar numéricamente las soluciones de los problemas de Troeschs y Bratus. La idea subyacente del método es convertir los dos problemas diferenciales en versiones discretas mediante la sustitución de cada una de las segundas derivadas por una aproximación de cociente de diferencia adecuada. El nuevo método tiene las siguientes características. Primero, no debe recurrir a herramientas matemáticas más avanzadas; es decir, el algoritmo debe ser simple de entender e implementar y, por lo tanto, fácilmente aceptado en los campos de aplicación matemática y física. Segundo, el algoritmo es de naturaleza global en cuanto a las soluciones obtenidas y su capacidad para resolver otros problemas matemáticos y físicos. Tercero, la metodología propuesta tiene una naturaleza paralela implícita que apunta a su implementación en máquinas paralelas. El algoritmo se prueba en diferentes versiones de los problemas de Troeschs y Bratus. Los resultados experimentales muestran que el

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Técnica de optimización; Algoritmo genético continuo; Problemas de Troesch; Problemas de Bratus; Problemas diferenciales; Herramientas matemáticas
• Keywords:Optimization technique; Continuous genetic algorithm; Troeschs problems; Bratus problems; Differential problems; Mathematical tools