| Revista: | Ciencia, docencia y tecnología |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000319057 |
| ISSN: | 0327-5566 |
| Autors: | Schweickardt, Gustavo1 Miranda, Vladimiro2 |
| Institucions: | 1Fundación Bariloche, Instituto de Economía Energética, Bariloche, Río Negro. Argentina 2Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Porto. Portugal |
| Any: | 2010 |
| Període: | May |
| Volum: | 21 |
| Número: | 40 |
| Paginació: | 133-163 |
| País: | Argentina |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | This work presents a new metaheuristic oriented to solve Combinatorial Optimizations Problems, commonly observed in different scientific knowledge fields. It aims contribute, from the Artificial Intelligence, to Optimal Systems Design, where the techniques based on Classical Mathematical Programming are unsuccessful. The metaheuristic, called FEPSO (Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization), integrates techniques of Fuzzy Optimization, Swarm Intelligence and Evolution Strategies, demonstrating an excellent ability to find global solutions. While the proposed model is the result of extensive research, their developments are discussed with the aim of incorporating them into areas of discussion and relevant education, fostering its dissemination and critical. A solution for a problem of Phase Balancing of a Three-Phase Low Voltage Electric Distribution System, disscused in the state of art, is presented |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería eléctrica, Inteligencia artificial (IA), Diseño de sistemas, Optimización |
| Text complet: | Texto completo (Ver HTML) |
