Algoritmos genéticos aplicados al planeamiento de trayectorias de robots móviles. Modelado y simulación.

González, Fabio Alfonso | 2011-10-13

Este artículo propone la aplicación de los algoritmos genéticos como solución al problema del planeamiento de movimiento de robots móviles en un ambiente bidimensional sin incertidumbres sobre un modelo de robot móvil de tres ruedas con características que lo clasifican como un sistema no holonómico. Se demuestra la efectividad de la aplicación de una de las técnicas de la inteligencia artificial mas populares, en la solución de problemas propios de la robótica. Se evaluó el desempeño y validez de una herramienta computacional implementada y los modelos propuestos.

Los algoritmos genéticos en el ajuste óptimo de reguladores.

Hernández Carús, María Del Carmen | 2011-10-13

Los algoritmos genéticos son algoritmos de búsqueda, inspirados en los fenómenos biológicos de selección y recombinación natural que simulan la evolución de los individuos que forman una población y que, a la vez, son soluciones a un determinado problema. Son robustos y eficientes cuando se quiere encontrar soluciones cercanas al óptimo. En este artículo se presenta el método d ellos algoritmos genéticos en el ajuste de un controlador PID, en un problema sencillo. Se comparan los resultados con los parámetros de control del algoritmo genético sobre el desempeño del mismo.

Aplicación del Algoritmo Genético No Dominado NSGA-II para la aceleración de proyectos de construcción a través de la solución del Problema de Compensación Discreta Tiempo-Costo (DTCTP) en una obra civil del Valle del Cauca.

Cuadros López, Álvaro Julio | 2019

En este proyecto se aborda temas inherentes al campo de la Ingeniería Industrial relacionados con la gerencia de proyectos. Un proyecto se define exitoso cuando se cumple dentro de las restricciones que se otorgaron en el momento de liderar la ejecución del proyecto, restricciones como tiempo, costo y alcance, todos enmarcados en el enfoque de calidad (Project Management Institute, 2013), variables que se deben tener en cuenta en la planeación, programación y ejecución de un proyecto. Mientras se ejecuta un proyecto es susceptible a factores (retrasos en las actividades, variación del clima, nuevos acuerdos de tiempo, presupuesto) que desequilibren la ecuación y por ende ocasione que las variables crezcan o decrezcan, tomando como ejemplo el tiempo, su variación repercutirá en la duración total del proyecto. Según Hazir, Erel, & Gunalay (2011) es en ese instante donde se debe con algunos costos adicionales reducir la duración de las actividades y agilizar la finalización del proyecto a un mínimo costo, teniendo en cuenta la limitación de los recursos ya que no son infinitos y así ser entregado en el tiempo estipulado o en el nuevo acordado con los interesados. La situación descrita anteriormente es conocida en la literatura como Problema discreto de compensación tiempo-costo (DTCTP).

Categorización de retinopatía diabética utilizando algoritmos de inteligencia artificial

Delgado Saavedra, Carlos Andrés | 2018

El diagnóstico oportuno de una enfermedad es un proceso crítico, debido a que hay enfermedades de alto riesgo en las cuales un temprano diagnóstico es fundamental para evitar consecuencias irreversibles. Nuestro trabajo se enfoca en diseñar y probar estrategias para la categorización de la retinopatía diabética, a partir de información de imágenes procesadas de fondo de ojo con su respectivo diagnóstico. Esta enfermedad debe ser detectada en una etapa temprana, ya que de lo contrario el paciente presentará pérdida parcial o total de la visión, proceso gradual e irreversible. En diferentes estudios realizados se indica que el diagnóstico de un médico se ve afectado positivamente al estar apoyado de un sistema de decisión, lo que conlleva a una disminución de los exámenes realizados y así disminución de tiempo de espera. Para realizar la categorización de esta enfermedad, se utilizaron datos de imágenes de fondo de ojo procesadas, proporcionados por la base de datos Messidor y el proyecto An ensemble-based system for automatic screening of diabetic retinopathy . Así mismo, se realizó una exhaustiva revisión de literatura sobre algoritmos que se utilizan para el diagnóstico de la enfermedad, encontrando que los más relevantes son: Redes neuronales y Máquinas de Soporte Vectorial. Posteriormente, se llevó a cabo la implementación de tres algoritmos de inteligencia artificial para el diagnóstico de la enfermedad: Redes neuronales entrenadas con Backpropagation, Redes neuronales evolutivas y Máquina de soporte Vectorial. Al realizar un análisis comparativo de estos algoritmos, se encuentra que las redes neuronales entrenadas con Backpropagation son las que presentan mejores resultados en términos de precisión y tiempo de ejecución.

Implementación de un modelo de gestión de inventarios y distribución de bodega aplicando algoritmo genético para disminuir los tiempos de despacho en la empresa DECORANDO TUS ESPACIOS.

González Velasco, Julián | 2019

El presente trabajo busca proponer un sistema de gestión de inventarios y distribución de bodega para la empresa DECORANDO TUS ESPACIOS, con el fin de mejorar el flujo de inventarios y disminuir los tiempos de entrega, a su vez mejorar la manera en que se distribuyen los productos dentro de la bodega para hacer más fácil el cargue y descargue de mercancía evitando accidentes laborales, haciendo uso del algoritmo genético y demás herramientas de ingeniería industrial. La empresa constantemente pierde clientes por demanda insatisfecha debido a que no se tiene un control sobre cuánto y cuando pedir mercancía para surtir el negocio, a esto hay que anexarle que cuando se surte la bodega queda llena de manera exagerada lo que dificulta el acceso a la misma y pone en riesgo la salud del personal encargado.

Integración de algoritmos genéticos y redes de Petri como propuesta metodológica para la solución del time-dependent traveling Salesm problem.

Bravo Bastidas, Juan José | 2021

El Time Dependent Traveling Salesman Problem (TDTSP) es una generalización del conocido problema del agente viajero (TSP por sus siglas en ingles), en el que los tiempos de viaje entre un par de nodos depende del instante de tiempo en que dicho viaje se realice. En esta tesis el problema se divide en la exploración de las secuencias de visitas a los nodos, para posteriormente determinar el tiempo de inicio óptimo de dichas rutas. En este sentido se propone un algoritmo híbrido entre algoritmos genéticos y redes de Petri con el que se busca aprovechar, por un lado el buen desempeño de los algoritmos genéticos en problemas combinatorios como el sub-problema de secuenciación de visitas, y por otro lado las ventajas de modelado de las redes de Petri para abordar el sub-problema del manejo temporal del problema. El objetivo fue entonces el diseño del algoritmo híbrido como propuesta metodológica de solución al TDTSP. Se parte de la caracterización del problema desde los elementos conceptuales introducidos por Fox en 1973, hasta formulaciones más recientes y se propone una representación matemática del problema, así como una representación en red de Petri a partir de la cual se diseña una estructura cromosómica que siempre garantice la factibilidad de todas las soluciones exploradas por el algoritmo genético. Para la fase de evaluación del algoritmo se plantean dos ramas: la primera es la optimización del tiempo de inicio a través de programación matemática, y la segunda es el uso de la lógica de simulación de la red de Petri para obtener la función de desempeño a través del control estricto de la evolución del tiempo que brinda esta herramienta. El análisis computacional mostró que la rama de la lógica de simulación de la red de Petri tiene menor costo computacional que la optimización del tiempo de inicio, lo cual se traduce en que un mayor uso de la red de Petri en la fase de evaluación del algoritmo, trae mejoras de hasta un 83% en el costo computacional, sin afectar la calidad de las soluciones. La validación en instancias resalta esa calidad de las soluciones obtenidas con el algoritmo propuesto, y la aplicación en el caso real muestra la flexibilidad de la metodología y el potencial de aplicación en diversos contextos. Estos resultados hacen prever este enfoque como promisorio para trabajos futuros.

Módulo de asignación de agendas basado en algoritmos genéticos

García Baños, Ángel de la Encarnación | 2015

Optimización de armaduras espaciales de acero utilizando algoritmos genéticos auto-adaptados : una primera aproximación.

Ramírez Echeverry, Sebastián | 2020-11-11

En las últimas décadas, la optimización estructural mediante metaheurísticas ganó acogida en la comunidad científica; sin embargo, para garantizar buenos resultados se requiere una correcta selección de los parámetros de la metaheurísticas. En este trabajo se propone un algoritmo genético multi-cromosoma auto-adaptado para optimizar armaduras de acero tridimensionales. Las variables de diseño corresponden a las secciones asignadas a cada elemento en la armadura. El objetivo es la minimización del peso de la armadura, considerando desplazamientos y esfuerzos máximos como restricciones. El algoritmo propuesto se aplicó a la optimización de dos armaduras, produciendo diseños que pesan hasta un 35% menos que el mejor diseño inicial y son valores comparables al resultado obtenidos en otros trabajos. No obstante, la adaptación de los parámetros permite mayor robustez cuando se desea optimizar diferentes tipos de armadura y evita las ejecuciones del algoritmo de optimización que son necesarias para la calibración de sus parámetros.

Propuesta de redistribución de planta comparando un método tradicional y un metaheurístico en una empresa del sector metalmecánico.

Torres Penagos, Álvaro José | 2018

A través del tiempo la necesidad de competir de las organizaciones ha llevado a incursionar en estrategias de mejoras en las mismas para lograr ser más productivos y lograr diferenciarse de su entorno. Las estrategias y la toma de decisiones se vuelven un elemento clave para las organizaciones en mejora de la productividad, como recurso se implementan las herramientas disponibles en su sistema productivo para lograr este objetivo. Entre estas estrategias y decisiones de mejora se tiene la distribución física de planta que básicamente es la disposición de todo lo que se necesita como pueden ser máquinas, almacenes, celdas de manufacturas, entre otros, para la fabricación de bienes o prestación de servicios dentro de una instalación. La distribución en planta organiza espacialmente los recursos dentro de una organización tales como maquinaria, almacenes, oficinas, entre otros, haciendo que el flujo de materiales sea de la mejor manera posible involucrando tanto productividad como seguridad de los empleados dentro de una organización; a raíz de esto, nace el problema de distribución de planta (FLP) que tiene como base la necesidad de organizar el espacio con que se cuenta de tal forma que se logre minimizar el costo de transporte entre las áreas que lo configuran. La metodología a seguir para dar cumplimento a los objetivos que se plantean, se inicia al realizar la búsqueda de una organización del sector metalmecánico con la cual se llevará a cabo el estudio para el diseño de la propuesta de redistribución de planta, seguido a esto, se realiza el análisis del estado actual dando paso a una inmersión en la literatura en búsqueda de los métodos tradicionales y metaheurísticos más usados para la solución del FLP y así escoger los que se usaran para la generación de propuestas de redistribución, comparar sus resultados y pasar a identificar mediante evaluación cuál de los dos métodos escogidos genera un mayor incremento de la productividad.

Propuesta de un modelo para distribución de planta dinámica.

Chud Pantoja, Vivian Lorena | 2020

El problema de distribución en planta dinámica se encarga de encontrar el mejor arreglo de posiciones de máquinas y centros de trabajo en las instalaciones que cambia en un horizonte de tiempo dado, donde generalmente, se busca minimizar los costos de manejo de materiales, los cuales representan gran parte de los costos operativos totales. Estos tipos de problemas han sido categorizados debido a su complejidad como NP- Hard, es decir que encontrar una solución óptima tiene un costo computacional demasiado alto debido a la gran cantidad de posibles soluciones que crece en relación con el tamaño del problema, ocasionando que no pueda hallarse la mejor solución en un tiempo razonable, por ese motivo se han desarrollado algoritmos que permiten explorar el espacio de soluciones y encontrar la mejor solución o las más cercanas. En este trabajo se presenta una revisión del problema de distribución en planta dinámica y se propone un modelo que tiene como objetivo minimizar los costos de manejo de materiales y costos de reasignar y mantener centros de trabajos en localidades. Además, se tiene en cuenta restricciones de área para garantizar que el área de los departamentos asignados sea menor al área disponible de la localidad. El modelo se desarrolló como un método exacto aplicado en un software de optimización, el cual puede resolver problemas pequeños y obtener soluciones óptimas. Además, se empleó un algoritmo genético para abordar problemas de mayor tamaño y obtener buenas soluciones en un tiempo razonable. Por último, se realiza una serie de experimentos de variación de parámetros para observar el comportamiento del algoritmo genético y analizar los resultados.

Reducción de pérdidas técnicas de energía empleando compensación. GAMS y algoritmos genéticos.

Angarita Márquez, Jorge Luis | 2011-10-13

La compensación de potencia reactiva es una de las opciones más empleadas en la reducción de perdidas técnicas en redes de distribución. En este documento se analiza la relevancia de algunos parámetros en el proceso de compensación: Se estudia la importancia del modelo de carga, las pérdidas de transformación y la estrategia de minimización de pérdidas de energía frente a potencia. La compensación se ha planteado como un problema de minimización del costo operativo de red y se ha resuelto empleando GAMS. Para verificar la calidad de la solución se ha implementado también una estrategia que emplea algoritmos genéticos en Matlab

Ruteo y programación del transporte escolar en flota homogénea desde su domicilio hasta la institución mediante algoritmos genéticos.

Londoño Ortega, Julio César | 2018-09-27

En la actualidad existe la necesidad de transportar personas u objetos de un lugar a otro, tal es el caso de las empresas de transporte de bienes, transporte de residuos sólidos, transporte escolar, urbano, entre otros. Lo cual hace necesario que estas empresas definan las rutas de sus vehículos, por ello este tema es de gran importancia en la cadena de suministro ya que hace parte de su gestión logística. La institución caso de estudio pretende ofrecer el servicio de transporte escolar, para ello la institución contratará el servicio en una empresa privada, las cuales definen sus precios de acuerdo a la distancia recorrida para prestar el servicio. Debido a esto, la institución debe establecer las rutas de manera que minimice la distancia total de cada uno de los vehículos; generándose así un problema de ruteo abierto denominado dentro de la literatura OVRP (Open Vehicle Routing Problem, por sus siglas en Inglés) y específicamente, este problema se denomina el Problema de Ruteo Escolar SBRP (School Bus Routing Problem, por sus siglas en Inglés).

Salarios de eficiencia en un contexto de agentes heterogéneos y racionalidad limitada.

Méndez Sayago, Jhon Alexander | 2016-04-25

Este artículo simula un mercado artificial del trabajo mediante algoritmos genéticos, con el propósito de determinar en un contexto de salarios de eficiencia y racionalidad limitada, los efectos de la heterogeneidad de firmas y trabajadores, sobre la dinámica de los salarios y el empleo. Se concluye que la heterogeneidad en la calificación de los trabajadores, o en su percepción del salario de referencia, obliga a las firmas a competir ofreciendo salarios más altos, especialmente cuando la economía está sujeta al régimen de salario mínimo. En el mercado de trabajadores menos calificados, en ausencia de salario mínimo no existe equilibrio estable, porque el aprendizaje inductivo puede conducir a las firmas a optar por dos estrategias de salario diferentes.

Sintonización de clasificadores difusos por medio de algoritmos genéticos inicializados con FCM.

Celemín Páez, Carlos E. | 2013-09-24

Este artículo presenta una técnica de inicialización para un Algoritmo Genético Simple el cual sintoniza un Sistema de Inferencia Difusa que actúa como clasificador. La técnica propuesta usa el algoritmo de agrupamiento Fuzzy C-means (FCM) para generar la población inicial del Algoritmo Genético Simple. Se consideran dos problemas de referencia en clasificación con el fin de validar el algoritmo propuesto y compararlo con un Algoritmo Genético Simple. Los resultados muestran que es posible lograr una reducción significativa en el número de generaciones para encontrar un clasificador objetivo usando la técnica propuesta.

Sistema de información para el control de despacho de productos y selección de rutas óptimas para la Distribuidora Santander en Tuluá, Valle

Rodas Laverde, Julián Andrés | 2016

El presente trabajo tiene como propósito identificar los elementos que influyen en los proceso de control del despacho de pedidos y la selección de ruta de la Distribuidora Santander. Se implementó una aplicación que ayude a mejorar la calidad y la eficiencia en la prestación de los servicios dados y de soporte al control de las operaciones de los domicilios. Mediante el análisis de los procesos se planteó una solución al problema del despacho de pedidos y selección de rutas y se diseñó el sistema de información y los algoritmos, aplicando técnicas de ingeniería para definir un modelo que se adapte a las necesidades del cliente. Finalmente se validó el sistema aplicando pruebas de software.

Sistema de información para la optimización del proceso de ubicación de vehículos y la gestión de información de la Inversora La 21

Gómez, Luis Fernando | 2014

Solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica mediante un algoritmo genético y programación lineal y no lineal.

Bolaños, Ricardo A. | 2011-10-13

En este artículo se propone un enfoque eficiente para la reducción del esfuerzo computacional asociado a la solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica. Este enfoque utiliza un método de punto interior no lineal para iniciar la población de un algoritmo genético que resuelve de manera iterativa el problema de inversión. Desde el inicio de la solución, las configuraciones generadas son de alta calidad y se encuentran localizadas en puntos estratégicos del espacio solución de modo que pueden Disposition: form-data; name "art_resumen" En este artículo se propone un enfoque eficiente para la reducción del esfuerzo computacional asociado a la solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica. Este enfoque utiliza un método de punto interior no lineal para iniciar la población de un algoritmo genético que resuelve de manera iterativa el problema de inversión. Desde el inicio de la solución, las configuraciones generadas son de alta calidad y se encuentran localizadas en puntos estratégicos del espacio solución de modo que pueden evolucionar hacia regiones óptimas. El plan de inversión del algoritmo genético se evaluó para el sistema de transmisión a través de un método de punto interior lineal. El enfoque propuesto se puso a prueba con los sistemas IEEE de 6 y 24 nodos y con el sistema sur-brasilero de 46 nodos. Se obtuvo un excelente desempeño del algoritmo genético para estos sistemas y se requirió un menor esfuerzo computacional para la solución del problema.

Solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica mediante un algoritmo genético y programación lineal y no lineal.

Bolaños, Ricardo A. | 2011-10-13

En este artículo se propone un enfoque eficiente para la reducción del esfuerzo computacional asociado a la solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica. Este enfoque utiliza un método de punto interior no lineal para iniciar la población de un algoritmo genético que resuelve de manera iterativa el problema de inversión. Desde el inicio de la solución, las configuraciones generadas son de alta calidad y se encuentran localizadas en puntos estratégicos del espacio solución de modo que pueden Disposition: form-data; name "art_resumen" En este artículo se propone un enfoque eficiente para la reducción del esfuerzo computacional asociado a la solución del problema de planeamiento de la expansión de redes de transmisión de energía eléctrica. Este enfoque utiliza un método de punto interior no lineal para iniciar la población de un algoritmo genético que resuelve de manera iterativa el problema de inversión. Desde el inicio de la solución, las configuraciones generadas son de alta calidad y se encuentran localizadas en puntos estratégicos del espacio solución de modo que pueden evolucionar hacia regiones óptimas. El plan de inversión del algoritmo genético se evaluó para el sistema de transmisión a través de un método de punto interior lineal. El enfoque propuesto se puso a prueba con los sistemas IEEE de 6 y 24 nodos y con el sistema sur-brasilero de 46 nodos. Se obtuvo un excelente desempeño del algoritmo genético para estos sistemas y se requirió un menor esfuerzo computacional para la solución del problema.