SELECCIÓN DETERMINÍSTICA Y CRUCE ANULAR EN ALGORITMOS GENÉTICOS: APLICACIÓN A LA PLANIFICACIÓN DE UNIDADES TÉRMICAS DE GENERACIÓN

Uno de los problemas fundamentales de los algoritmos genéticos (AG) es la convergencia prematura a un óptimo local, debido principalmente a que los mejores individuos tienden a adueñarse de las características genéticas de la población, disminuyéndose la diversidad. Además, cuando la representación...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Pavez-Lazo,Boris, Soto-Cartes,Jessica, Urrutia,Carlos, Curilem,Millaray
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2009
Materias:	Planificación de unidades térmicas algoritmos genéticos cruce anular
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052009000200006
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spelling	oai:scielo:S0718-330520090002000062009-09-10SELECCIÓN DETERMINÍSTICA Y CRUCE ANULAR EN ALGORITMOS GENÉTICOS: APLICACIÓN A LA PLANIFICACIÓN DE UNIDADES TÉRMICAS DE GENERACIÓNPavez-Lazo,BorisSoto-Cartes,JessicaUrrutia,CarlosCurilem,Millaray Planificación de unidades térmicas algoritmos genéticos cruce anular Uno de los problemas fundamentales de los algoritmos genéticos (AG) es la convergencia prematura a un óptimo local, debido principalmente a que los mejores individuos tienden a adueñarse de las características genéticas de la población, disminuyéndose la diversidad. Además, cuando la representación cromosómica es lineal, el cruzamiento es sensible a la codificación, ya que los extremos en este tipo de cromosoma pueden cambiar, con una probabilidad muy baja, sólo si son mutados. En este trabajo se aplica al problema de planificación de unidades térmicas de generación. Un AG que utiliza un operador determinista en la selección de individuos, donde se permite a individuos menos aptos perdurar de una generación a otra y un operador de cruce, llamado Cruce Anular, para generar nuevos individuos. Con ambos mecanismos se permite una mayor diversidad de la población y que el algoritmo sea menos dependiente de la codificación del cromosoma. Estos operadores garantizan la convergencia a una solución óptima, pero no garantiza rapidez de la convergencia. Sin embargo, los resultados obtenidos muestran que estos operadores alcanzan una convergencia más rápida y de mejor calidad que cuando se usan operadores estándares.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.17 n.2 20092009-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052009000200006es10.4067/S0718-33052009000200006
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description	Uno de los problemas fundamentales de los algoritmos genéticos (AG) es la convergencia prematura a un óptimo local, debido principalmente a que los mejores individuos tienden a adueñarse de las características genéticas de la población, disminuyéndose la diversidad. Además, cuando la representación cromosómica es lineal, el cruzamiento es sensible a la codificación, ya que los extremos en este tipo de cromosoma pueden cambiar, con una probabilidad muy baja, sólo si son mutados. En este trabajo se aplica al problema de planificación de unidades térmicas de generación. Un AG que utiliza un operador determinista en la selección de individuos, donde se permite a individuos menos aptos perdurar de una generación a otra y un operador de cruce, llamado Cruce Anular, para generar nuevos individuos. Con ambos mecanismos se permite una mayor diversidad de la población y que el algoritmo sea menos dependiente de la codificación del cromosoma. Estos operadores garantizan la convergencia a una solución óptima, pero no garantiza rapidez de la convergencia. Sin embargo, los resultados obtenidos muestran que estos operadores alcanzan una convergencia más rápida y de mejor calidad que cuando se usan operadores estándares.
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