Metaheurística FEPSO aplicada a problemas de Optimización Combinatoria: Balance de Fases en Sistemas de Distribución Eléctrica
El presente trabajo propone una novedosa metaheurística orientada a la solución de problemas de Optimización Combinatoria, muy frecuentes en diversos campos del conocimiento científico. Se procura un aporte desde la Inteligencia Artificial al Diseño Óptimo de Sistemas, en los que las técnicas susten...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad Nacional de Entre Ríos
2010-01-01
|
| Series: | Ciencia, Docencia y Tecnología |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14515290006 |
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| author | Gustavo Schweickardt Vladimiro Miranda |
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| description | El presente trabajo propone una novedosa metaheurística orientada a la solución de problemas de Optimización Combinatoria, muy frecuentes en diversos campos del conocimiento científico. Se procura un aporte desde la Inteligencia Artificial al Diseño Óptimo de Sistemas, en los que las técnicas sustentadas en Programación Matemática Clásica no tienen éxito. La metaheurística, referida como FEPSO (Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization/Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas), integra técnicas de Optimización Difusa, Inteligencia de Grupo y Estrategias Evolutivas, demostrando una excelente aptitud para dar con soluciones globales. Si bien el modelo propuesto es resultado de exhaustivas investigaciones, sus desarrollos son abordados con la finalidad de incorporarlos en ámbitos de discusión y enseñanza pertinentes, propiciando su difusión y críticas. Se presenta una solución para un problema no resuelto satisfactoriamente mediante métodos clásicos: la Optimización del Grado de Desbalance de Cargas en un Sistema Trifásico de Distribución Eléctrica en Baja Tensión. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publisher | Universidad Nacional de Entre Ríos |
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| series | Ciencia, Docencia y Tecnología |
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