Algoritmos genéticos para resolver problemas de optimización en ingeniería hidráulica - Dehghan, Shahide; Soltani, Morteza; Gholami, Hossein
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Debido a la importancia de las cuestiones económicas en los trabajos de ingeniería y diseño, la cuestión del coste debe tenerse en cuenta en los planes y la ejecución de las operaciones de construcción y explotación. En los últimos 50 años, el desarrollo de las instalaciones de hardware y los métodos numéricos han permitido simular el comportamiento hidráulico de la red incluso para redes muy grandes, mientras que el problema de determinar el diseño óptimo incluso para redes pequeñas sigue pendiente. Teniendo en cuenta que el problema de optimización de la red de distribución de agua es…mehr

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Produktbeschreibung
Debido a la importancia de las cuestiones económicas en los trabajos de ingeniería y diseño, la cuestión del coste debe tenerse en cuenta en los planes y la ejecución de las operaciones de construcción y explotación. En los últimos 50 años, el desarrollo de las instalaciones de hardware y los métodos numéricos han permitido simular el comportamiento hidráulico de la red incluso para redes muy grandes, mientras que el problema de determinar el diseño óptimo incluso para redes pequeñas sigue pendiente. Teniendo en cuenta que el problema de optimización de la red de distribución de agua es intrínsecamente un problema no lineal con un gran número de variables discretas, las investigaciones recientes se han centrado en métodos estocásticos. Por ello, en esta investigación se utilizó el algoritmo genético. El diseño de las redes urbanas de transporte de agua siempre se diseña en función de la presión mínima admisible. En esta investigación, la presión que supera el límite admisible también se considera un criterio de diseño. Aunque la adición de este parámetro como criterio de diseño da lugar a una red más cara, conlleva una mayor vida útil de la red. La optimización de la red de distribución de agua mediante la técnica del algoritmo genético (AG) con el diseño.
Autorenporträt
Shahide Dehghan, Ph.D., Departamento de Geografia, Secção de Najafabad, Universidade Islâmica Azad, Najafabad, Irão. As suas competências técnicas são: Redes Neuronais Artificiais, Neuronais Fuzzy, Climatologia, Problemas de Otimização, Engenharia da Água, Riscos Geo-Naturais, Algoritmos Genéticos, Alterações Climáticas, Atmosfera, Aquecimento Global.