Métodos híbridos
Avances en investigación de operaciones
Esta sección abarca estudios de optimización a través de métodos híbridos en diversos procesos productivos.
- Video:Introducción a los métodos de escalarización para la optimización multiobjetivo
- Fuente:Youtube
Adaptive-HybridHarmony Search Algorithm for Multi-Constrained Optimum Eco-Design of Reinforced Concrete Retaining Walls
Algoritmo de búsqueda de armonía híbrida adaptativa para el diseño ecológico óptimo de muros de contención de hormigón armado
Este estudio presenta una investigación comparativa de 10 algoritmos metaheurísticos y dos modificaciones del algoritmo de búsqueda de armonía (HS) sobre el diseño de costo óptimo de muros de contención RC restringidos con límites de estado geotécnico y estructural. El estudio incluye algoritmos convencionales, algoritmos aplicados en ingeniería estructural y algoritmos recientes. Las modificaciones de HS incluyen HS Adaptativo (AHS) relativo al cambio automático de los parámetros del algoritmo y la hibridación de AHS con el algoritmo Jaya (JA) que se desarrolla para el problema investigado. El híbrido adaptativo propuesto en este estudio es competitivo con algoritmos como TLBO, FPA y JA, mientras que puede llegar a la mejor solución utilizando un número de población menor que puede llevar a ahorrar tiempo en el proceso de optimización.
Este estudio fue desarrollado por Melda Yücel, Aylin Ece Kayabekir, Gebrail Bekdaş, Sinan Melih Nigdeli (Istanbul University—Cerrahpaşa, Istanbul, Turkey), Sanghun Kim (Temple University, Philadelphia, USA) y Zong Woo Geem (Gachon University, Seongnam, Korea) para Sustainability (Vol. 13, núm. 4, p. 1639, 2021 ), una revista enfocada en el desarrollo sostenible abordado desde diversas áreas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
The Buttressed Walls Problem: An Application of a Hybrid Clustering Particle Swarm Optimization Algorithm
El problema de las muros reforzados: aplicación de un algoritmo de optimización de enjambre de partículas de agrupamiento híbrido
Este estudio presenta un algoritmo híbrido que integra el medio de optimización de enjambre de partículas para resolver problemas de optimización en espacios continuos con la técnica de agrupación en clústeres db-scan, con el objetivo de abordar el problema combinatorial del diseño de muros de contención reforzados. El algoritmo se encarga de optimizar tanto las emisiones de carbono asociadas y el coste económico de los muros de hormigón reforzado. Fue realizada la comparación del algoritmo con una versión híbrida que utiliza el método de discretización k-means y con una implementación discreta del algoritmo de búsqueda de armonía, lo cual sugiere que el operador db-scan mejora significativamente la calidad de las soluciones.
Este estudio fue desarrollado por José García (Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile), José V. Martí y Víctor Yepes (Universitat Politècnica de València, València, Spain) para Mathematics (Vol. 8, núm. 6, p. 862, 2020), una revista especializada en la ciencia de las matemáticas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
