| Journal: | Programación matemática y software |
| Database: | |
| System number: | 000573142 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Authors: | García Mejía, Juan Fernando1 Flores-Fuentes, Allan Antonio1 Pérez Martínez, José Arturo1 García Mejía, José Antonio1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma del Estado de México Centro Universitario UAEMex Atlacomulco Carretera Toluca Atlacomulco Km.60 Atlacomulco Estado de México CP 50450, |
| Year: | 2017 |
| Volumen: | 9 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 24-30 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| English abstract | An alternative solution to numerical optimization problems is found in the heuristic methods, one of them isthe simple genetic algorithm, which has been the subject ofstudy ofseveral works which purpose is to improve its repeatability (stability regarding the number of executions) and its convergence. An exemple of these works is the use of a computational algorithm developed in 2011 by Camilo and Yamanaka, based on the technique of assisted reproduction called In Vitro Fertilization, using an encoding based on binary numbers. On that work, the repeatability and convergence of a simple genetic algorithm is compared with one with In Vitro Fertilization, both with real encoding, using as case of study the minimization of the mean square error of a PID controller applied to the temperature regulation of a thermoelectric cell. Note that the codes written for this work were developed on Scilab, a free license mathematic simulation software. |
| Spanish abstract | Una alternativa de solución a problemas de optimización numérica se encuentra en los métodos heurísticos, uno de ellos es el algoritmo genético simple, el cual ha sido objeto de estudio de varios trabajos que tienen como finalidad mejorar su repetibilidad (estabilidad con respecto al número de ejecuciones) y su convergencia. Un ejemplo de los trabajos anteriores es el uso de un algoritmo computacional desarrollado en 2011 por Camilo y Yamanaka basado en la técnica de reproducción asistida denominada Fertilización In Vitro, usando una codificación basada en números binarios. En ese trabajo se compararon la repetibilidad y la convergencia de un algoritmo genético simple y uno con Fertilización In Vitro ambos con codificación real, utilizando como caso de estudio la minimización del error cuadrático medio de un controlador PID aplicado a la regulación de temperatura de una celda termoeléctrica. Cabe destacar que los códigos escritos para este trabajo fueron desarrollados en Scilab un software de simulación matemática de licencia libre. |
| Keyword: | Celda termoeléctrica, optimización, algoritmo genético, Fertilización In Vitro |
| Keyword: | Thermoelectric cell, optimization, genetic algorithm, In Vitro Fertilizatio |
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