Métodos de optimización
Avances en investigación de operaciones
Techno-Economic Optimization of Small-Scale Hybrid Energy Systems Using Manta Ray Foraging Optimizer
Optimizacion tecnico economica de sistemas híbridos de energía de menor escala a través del optimizador Manta Ray Foraging
Este estudio se centra en la optimización de un sistema híbrido de energía conformado por tecnología fotovoltaica, turbina generadora de energía eólica, un banco de batería y un generador diesel, a través de un algoritmo computacional suave metaheurístico conocido como optimizador Manta Ray Foraging (MRFO).Este se emplea a fin de minimizar el costo anual del sistema (ASC) y mejorar la confiabilidad para abastecer un área norte sin conexión a la red en Arabia Saudita. En cuanto a la verificación de resultados, el MRFO se compara con otros cinco algoritmos de computación blanda: optimización de enjambre de partículas (PSO), algoritmo genético (GA), algoritmo de optimización de saltamontes (GOA), algoritmo big-bang-big-crunch (BBBC), y optimización de los halcones de Harris (HHO). De acuerdo con los hallazgos de la optimización, el algoritmo MRFO es superior en términos de captura de solución global y tiempo de convergencia.
Este estudio fue desarrollado por Fahd A. Alturki , Hassan M. H. Farh, (King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia), Abdullrahman A. Al-Shamma’a (King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia; Taiz University, Taiz, Yemen) y Khalil AlSharabi (King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) para Electronics (Vol. 9, núm. 12, p. 2045, 2020), una revista enfocada en estudios sobre ciencia de la electrónica. 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]
Eco-Friendly Design of Reinforced Concrete Retaining Walls: Multi-objective Optimization with Harmony Search Applications
Diseño eco amigable para muros de contención de concreto reforzado: optimización multiobjetivo con aplicaciones de búsqueda armónica
Este trabajo presenta una investigación basada en los requerimientos para el diseño eco amigable de estructuras de concreto reforzado y la necesidad de minimización de costos y emisiones de CO2 de en la producción de muros de contención de concreto reforzado que a su vez garanticen las condiciones de estabilidad. La metodología se basa en el uso de un algoritmo de búsqueda armónica. Los análisis de optimización fueron conducidos por medio de dos funciones objetivas para conocer la tasa de contribución de las variables en términos de costos y emisiones de CO2 de forma individual. Los resultados obtenidos sugieren que el enfoque propuesto es eficaz para encontrar resultados tanto económicos como ecológicos de acuerdo con cálculos manuales y un algoritmo de polinización de flores.
Este estudio fue desarrollado por Aylin Ece Kayabekir, Zülal Akbay Arama, Gebrail Bekdaş, Sinan Melih Nigdeli (Istanbul University–Cerrahpaşa, Istanbul, Turkey), Zong Woo Geem (Gachon University, Seongnam, Korea) para Sustainability (Vol. 12, núm. 15, p. 6087, 2020), 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]
- Video:Optimización y simulación. Optimización multiobjetivo, parte 2
- Fuente:Youtube
