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.

Módulo de asignación de agendas basado en algoritmos genéticos

García Baños, Ángel de la Encarnación | 2015

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.

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 [recurso electrónico]

Caicedo Quiñonez, Kely | 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 linea

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.