Paralelización de problemas de optimización en simulaciones mediante elementos finitos. Aplicación a la optimización de elementos resistentes mediante algoritmos genéticos PDF Download
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Author: Máximo Castañeda Riloba
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Languages : es
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Author: Máximo Castañeda Riloba
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Author: Jose María Izquierdo Millán
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Languages : es
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Author: Erik Valdemar Cuevas
Publisher: Marcombo
ISBN: 8426738494
Category : Computers
Languages : es
Pages : 269
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La eficiencia y la optimización se erigen como principios clave de la ingeniería y la gestión. Poseer las herramientas y técnicas de optimización correctas se ha vuelto indispensable. La revolución tecnológica y el auge del análisis de datos han resaltado el inmenso valor de los algoritmos de optimización, capaces de descubrir las mejores soluciones en una amplia gama de escenarios, desde la optimización de recursos en proyectos de ingeniería hasta la estrategia de toma de decisiones en la gestión empresarial. Sin embargo, adentrarse en el aprendizaje de la optimización numérica representa un reto significativo, que demanda una sólida comprensión de las matemáticas y la programación informática. La abrumadora cantidad de nueva información y la jerga especializada pueden ser particularmente intimidantes sin la guía de un experto. Este libro se presenta como la solución a este desafío: ofrece una introducción al fascinante mundo de la optimización numérica con un estilo claro y ameno, proporcionando simultáneamente las herramientas esenciales de matemáticas y programación de manera secuencial y accesible, sin necesidad de conocimientos previos especializados. Se distingue de otras publicaciones especializadas por su enfoque eminentemente práctico. Incluye ejemplos en MATLAB, que sirven como herramienta práctica para reducir la distancia entre la teoría y su aplicación en el mundo real. La inclusión de ejemplos de código ya preparados y su explicación línea por línea no solo hace que la materia resulte más atractiva, sino que también anima a experimentar, modificar y mejorar el código con sus propias ideas. Si se acerca a la optimización numérica por primera vez como estudiante, este libro será un recurso de gran valor para sus estudios, y le brindará un entendimiento profundo de los algoritmos de optimización y su aplicación práctica. Si es un profesional que busca adentrarse en el campo de la optimización sin ser un especialista, encontrará en este libro un excelente punto de partida.
Author: Eduardo Uresti Charre
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Category :
Languages : es
Pages : 184
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En los algoritmos genéticos la población tiene un doble papel. Por un lado representa lo que puede ser el resultado entregado por el algoritmo, y por otro, la población es la materia prima para la exploración de espacio de búsqueda. Siendo la población lo que el algoritmo entrega en su finalización ésta debe ser cuidadosamente reemplazada por nuevas soluciones que mejor en lo ya encontrado y no destruyan soluciones adecuadas ya descubiertas. Si el problema consiste en encontrar la mejor solución posible en el espacio de búsqueda, es sencillo cuidar el mejor elemento a lo largo de las generaciones. Cuando la solución al problema consiste en encontrar un conjunto múltiple y diverso de puntos, la población debe modificarse con un cuidado adecuado. Este cuidado puede comprometer sustancialmente la capacidad de exploración del espacio de búsqueda. Con el propósito de mantener un nivel adecuado de diversidad en la población el aumentar el tamaño de la población aumenta sustancialmente los recursos requeridos para hacer la evolución de la población y, en el contexto de un problema donde el número de evaluaciones disponible sea limitado o costoso, también puede comprometer el nivel de exploración. El presente trabajo propone y analiza un algoritmo genético que se aplica a problemas de optimización multimodal donde el rol de la población está separado. Este proceso de división es llevado a cabo mediante el manejo de dos poblaciones. Una primera población que hace el papel de una población memoria que representa el conjunto respuesta al problema de búsqueda. Esta población memoria es concebida como un salón de la fama donde se almacenan los mejores individuos encontrados en el proceso de búsqueda. El concepto de mejores el resultado de una combinación entre la aptitud del individuo, una medida descriptiva de la sobrepoblación en el nicho que ocupa, y de un indicador de cómo se compara su evaluación respecto a la de sus compañeros en el nicho. La segunda población representa el medio de exploración en el espacio de soluciones. A la par con estas dos poblaciones, un mecanismo de administración es desarrollado. Este mecanismo se encargará de reemplazar elementos en la población memoria por aún mejores elementos encontrados en el proceso de búsqueda. La otra función importante a su cargo consistirá en formar las poblaciones para cada una de las nuevas exploraciones. El algoritmo desarrollado es comparado experimentalmente con dos de los algoritmos genéticos que mejor se han desempeñado en la solución a problemas de optimización multimodal resultando con ventajas sobro olios. Este algoritmo es aplicado al problema de ruteo de vuelos con múltiples paradas el cual es un problema de optimización discreta de alta complejidad y relevancia práctica. En este problema la evaluación de los individuos tiene un costo computacional elevado, de manera que el overead computacional causado por la administración de la población memoria es reducido cuando se le compara contra los costos de evaluación.
Author: Samuel Sánchez Caballero
Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola
ISBN: 9783659030390
Category :
Languages : es
Pages : 320
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La optimizacion de estructuras ha sido una disciplina muy estudiada por numerosos investigadores durante los ultimos cuarenta anos. A pesar de que durante los primeros veinte anos las tecnicas de Programacion Matematica fueron la herramienta fundamental en este campo, estas han ido perdiendo fuelle frente a un nuevo conjunto de tecnicas metaheuristicas basadas en la Computacion Evolutiva. De entre estas destacan, de manera significativa, los Algoritmos Geneticos. La irrupcion de estas nuevas tecnicas en el campo de la optimizacion de estructuras es debida, en gran medida, a las dificultades de la Programacion Matematica para realizar la optimizacion simultanea de las variables de diseno debido a la elevada alinealidad de estas y sus restricciones. El objetivo fundamental del presente trabajo es ir un poco mas alla en el proceso de la optimizacion simultanea de las variables de diseno, definiendo un algoritmo que no parte de una estructura predefinida y que incorpora los parametros que determinan la geometria."
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Languages : es
Pages : 92
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"Actualmente existen en la literatura diversas técnicas de optimización multiobjetivo las cuales han sido implementadas para la solución de problemas multicriterio, que ha menudo se presentan en ingeniería química. Una herramienta útil en la implantación de estas técnicas cuando se usan simuladores secuenciales son los algoritmos genéticos (AG), los cuales están basados en la evolución natural. Los simuladores de procesos representan un recurso de gran utilidad para el ingeniero de proceso ya que le permiten modelar fácilmente las diversas operaciones unitarias mediante técnicas matemáticas complejas. En este trabajo se integra una técnica de optimización multiobjetivo (con algoritmos genéticos) con el simulador de procesos Aspen Plus para la solución de problemas de separación. Se presenta una guía para la selección de valores adecuados de los parámetros del AG y se propone un nuevo criterio de convergencia, basado en la clasificación de los individuos en intervalos según sus aptitudes; esto con el fin de mejorar el desempeño del AG. "--Resumen página 1.
Author: Rosana Pérez Mera
Publisher: Universidad del Valle
ISBN: 958559918X
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 140
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"El Problema de Complementariedad No Lineal, que en algunos contextos es sinónimo de sistema en equilibrio, ha despertado el interés de muchos investigadores por sus numerosas aplicaciones en Ciencias, Ingeniería y Economía. Los desarrollos teóricos sobre este problema abrieron un camino muy promisorio para nuevas investigaciones y para el diseño de métodos computacionales para su solución; en particular, la técnica llamada de reformulación ha sido muy popular, sobre todo en las dos últimas décadas. Motivados por la importancia de este problema y la necesidad de nuevos algoritmos para su solución, hemos propuesto métodos tipo cuasi Newton tanto locales como globales que han resultado competitivos frente a los de tipo Newton, tradicionalmente usados con el mismo fin. Además, hemos realizado su análisis de convergencia y un estudio numérico de su desempeño. Reunimos los principales resultados de nuestra investigación en este libro que esperamos sirva de motivación a estudiantes e investigadores que quieran introducirse en el tema. Distribuimos su contenido en siete capítulos: el primero, introduce el problema, su importancia y la técnica de reformulación. El segundo, establece condiciones de existencia y unicidad de soluciones. El tercero, analiza teóricamente una familia uniparamétrica de funciones que juega un papel fundamental en la reformulación del problema. El cuarto, reformula el problema como un sistema de ecuaciones no lineales. El quinto, presenta cuatro aplicaciones de complementariedad no lineal. El sexto y séptimo, el corazón de nuestros aportes, contienen los algoritmos cuasi Newton propuestos: sus resultados de convergencia tanto local como global y sus pruebas numéricas."
Author: Lucas Marco Tordera
Publisher:
ISBN: 9788490759356
Category :
Languages : es
Pages : 203
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Author: Gabriel Bugeda
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 536
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A pesar de que la utilización del método de los elementos finitos está muy extendida, es difícil determinar el nivel de precisión de los resultados obtenidos. Para ello es necesario utilizar alguno de los mallados estimadores de error que aproximan cual es realmente el grado de precisión alcanzado. A partir de los resultados producidos por el estimador de error es posible averiguar los tamaños que deben tener los elementos de una malla para obtener un nivel de error predeterminado. Existen algoritmos de generación de mallas que permiten utilizar esta información para regenerar las mismas controlando el tamaño de todos los elementos en función de la zona en que se encuentren. Estos generadores producen mallas no estructuradas de elementos triangulares lineales o cuadráticos. El problema de controlar el error y generar mallas de forma automática puede ser especialmente crítico en problemas de optimización estructural. En ese caso, los algoritmos de optimización proporcionan una sucesión de diseños, y cada uno de ellos debe ser calculado con una malla adecuada de elementos finitos. La utilización de las técnicas mencionadas soluciona no solo el problema de generar una malla para cada diseño, sino que además genera la malla apropiada para alcanzar un cierto nivel de error en cada uno de ellos. Para ello hay que calcular las sensibilidades del estimador de error calculado y de las coordenadas de los nodos de las mallas generadas con respecto a las variables de diseño utilizadas. En este trabajo se ha desarrollado una metodología que incluye los aspectos comentados, y que además permite definir la parametrización necesaria para cada problema sin tener que realizar cambios sobre el programa de ordenador que se utilice.
Author: Peter Hall
Publisher: Wiley-Blackwell
ISBN: 9780631199434
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 502
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Cities of Tomorrow is a critical history of planning in theory and practice in the twentieth century, as well as of the social and economic problems and opportunities that gave rise to it. Trenchant, perceptive, global in coverage, this book is an unrivalled account of its crucial subject. The third edition of Cities of Tomorrow is comprehensively revised to take account of abundant new literature published since its original appearance, and to view the 1990s in historical perspective. This is the definitive edition, reviewing the development of the modern planning movement over the entire span of the twentieth century.
