Optimización multiobjetivo
Optimización de procesos. Primera entrega
- Video:Diseñador de tratamiento paisajístico: una herramienta de optimización multicriterio para la planeación del tratamiento de combustible
- Fuente:Canal WildlandFireLLC / You Tube
Planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución usando un algoritmo evolutivo NSGA-II
Multi-objective distribution system planning using an NSGA-II evolutionary algorithm
En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución empleando una técnica de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto se consideran la ubicación y dimensionamiento de nuevos elementos y la repotenciación de elementos existentes. En el planteamiento del problema se incluyen en la función objetivo los costos de inversión y de operación y la confiabilidad de la red. En la solución del modelo se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II); para verificar su eficiencia se recurre a un caso de la literatura especializada que corresponde a una red de distribución de un sistema eléctrico.
Este artículo fue elaborado por Libardo López (FYR Ingenieros. Bogotá, Colombia), Ricardo Alberto Hincapié y Ramón Alfonso Gallego (Universidad Tecnológica de Pereira. Pereira, Colombia) para Revista EIA (No 15, 2011, 141-151), publicación semestral de carácter técnico-científico de la Escuela de Ingeniería de Antioquia EIA (Envigado, Antioquia, Colombia).
- Video:Módulo 04, lección 18. Simulación: introducción a la planeación multiobjetivo
- Fuente:Canal nptelhrd / You Tube
Técnicas evolutivas en problemas multiobjetivo en el proceso de planificación de la producción
Evolutionary techniques for multi-objective problems in production planning
En el ámbito productivo, la planificación se encarga de diseñar, coordinar, administrar y controlar todas las operaciones que se hallan presentes en la explotación de los sistemas productivos. En este marco de trabajo, aparecen numerosos problemas de optimización multiobjetivo; en las últimas décadas, muchos de ellos han sido tratados con éxito con técnicas de resolución basadas en algoritmos genéticos. En este trabajo se evalúan cuatro algoritmos NSGA-II (non-dominated sorting genetic algorithm II), SPEA-II (strength Pareto evolutionary algorithm II), NSGA y SPEA en el proceso de planificación de la producción no estandarizada. Los resultados mostraron una mayor eficiencia de NSGA-II.
Este documento fue preparado por Mariano Frutos-Alazard y Fernando Tohmé-Hauptmann (Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina) para Ingeniería Industrial (Vol. 33, No 1, 2012, 50-59), revista alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library on-Line)-Cuba (La Habana, Cuba). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, y particularmente de América Latina y el Caribe.
