Comparativa de algoritmos para la optimización de un sistema de recursos hídricos
De manera tradicional, las técnicas de obtención de reglas de gestión (RG) en sistemas multiembalse han consistido en emplear modelos de simulación que permiten evaluar el comportamiento del sistema una vez definida dicha RG. Se trata de un proceso largo y repetitivo hasta encontrar la RG apropiada....
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Instituto Mexicano de Tecnología del Agua
2015-05-01
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Series: | Tecnología y ciencias del agua |
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doaj-395c79e385e64fa3909ff7b376f420562020-11-24T21:50:23ZspaInstituto Mexicano de Tecnología del AguaTecnología y ciencias del agua0187-83362007-24222015-05-016379921080Comparativa de algoritmos para la optimización de un sistema de recursos hídricosNéstor Lerma0Javier Paredes Arquiola1Joaquín Andreu2Abel Solera3Universitat Politècnica de València, EspañaUniversitat Politècnica de València, EspañaUniversitat Politècnica de València, EspañaUniversitat Politècnica de València, EspañaDe manera tradicional, las técnicas de obtención de reglas de gestión (RG) en sistemas multiembalse han consistido en emplear modelos de simulación que permiten evaluar el comportamiento del sistema una vez definida dicha RG. Se trata de un proceso largo y repetitivo hasta encontrar la RG apropiada. El objetivo de este artículo es comparar dos algoritmos evolutivos empleados para la obtención de RG. Para ello, se ha desarrollado una metodología que acopla los algoritmos evolutivos con redes de flujo. Estas últimas permiten la simulación de la gestión de un sistema a partir de la definición de unas RG, y los algoritmos evolutivos son los que se encargan de ir modificando dichas reglas y controlando las sucesivas simulaciones. Los algoritmos comparados son el SCE-UA y el Scatter Search, mientras que la red de flujo empleada es el módulo SIMGES, que forma parte del Sistema Soporte de Decisión AQUATOOL. La metodología propuesta se aplica al sistema de explotación Tirso-Flumendosa-Campidano ubicado en la isla de Cerdeña, Italia. El sistema se identifica con un clima mediterráneo, caracterizado por la irregularidad en la aparición del recurso hídrico y de la demanda, por lo que este tipo de sistemas se considera como uno de los más complejos de gestionar. Los resultados obtenidos muestran que la metodología planteada y, por tanto, los algoritmos evolutivos (unos más apropiados que otros) permiten obtener RG óptimas. En este estudio, las RG obtenidas permiten disminuir el número de demandas con déficit y los costes de bombeo respecto la gestión actual.http://www.revistatyca.org.mx/ojs/index.php/tyca/article/view/1192algoritmos evolutivos, sistema de recursos hídricos, AQUATOOL, SIMGES, gestión, optimización, Mediterráneo, reglas de operación |
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De manera tradicional, las técnicas de obtención de reglas de gestión (RG) en sistemas multiembalse han consistido en emplear modelos de simulación que permiten evaluar el comportamiento del sistema una vez definida dicha RG. Se trata de un proceso largo y repetitivo hasta encontrar la RG apropiada. El objetivo de este artículo es comparar dos algoritmos evolutivos empleados para la obtención de RG. Para ello, se ha desarrollado una metodología que acopla los algoritmos evolutivos con redes de flujo. Estas últimas permiten la simulación de la gestión de un sistema a partir de la definición de unas RG, y los algoritmos evolutivos son los que se encargan de ir modificando dichas reglas y controlando las sucesivas simulaciones. Los algoritmos comparados son el SCE-UA y el Scatter Search, mientras que la red de flujo empleada es el módulo SIMGES, que forma parte del Sistema Soporte de Decisión AQUATOOL. La metodología propuesta se aplica al sistema de explotación Tirso-Flumendosa-Campidano ubicado en la isla de Cerdeña, Italia. El sistema se identifica con un clima mediterráneo, caracterizado por la irregularidad en la aparición del recurso hídrico y de la demanda, por lo que este tipo de sistemas se considera como uno de los más complejos de gestionar. Los resultados obtenidos muestran que la metodología planteada y, por tanto, los algoritmos evolutivos (unos más apropiados que otros) permiten obtener RG óptimas. En este estudio, las RG obtenidas permiten disminuir el número de demandas con déficit y los costes de bombeo respecto la gestión actual. |
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