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dc.contributor.authorGuzmán C., Jorge D.-
dc.contributor.authorRamírez G., Marlon L.-
dc.date.accessioned2025-01-14T13:57:01Z-
dc.date.available2025-01-14T13:57:01Z-
dc.date.issued2025-01-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10872/23349-
dc.description.abstractEl diseño de redes de distribución de agua (RDA) es un problema complejo que requiere encontrar el diámetro óptimo de las tuberías para cumplir con los requisitos hidráulicos y minimizar el costo. Los algoritmos evolutivos son capaces de encontrar la mejor solución posible o al menos una solución aceptable a problemas con un espacio de soluciones extenso y complejo, por lo que son candidatos excelentes para esta clase de dilemas, especialmente el algoritmo de evolución diferencial. El propósito de este trabajo es presentar un algoritmo de búsqueda que particione la red completa en un conjunto de subredes que se resolverán independientemente, disminuyendo el número de variables y el esfuerzo computacional. Luego, aplicar un algoritmo de búsqueda evolutiva diferencial (ED) que permita hallar los diámetros óptimos de las tuberías en cada subred. Entonces las soluciones óptimas junto con las tuberías de partición se usan para crear una tabla de selección con un menor rango de búsqueda de la solución que empleará el algoritmo ED para optimizar el costo de la RDA original. Los resultados obtenidos indican que la técnica de evolución diferencial fue la más eficiente en términos de costos en todos los casos estudiados. Aunque esta técnica es altamente efectiva para optimizar redes de acueductos, se requiere una investigación más profunda para mejorar los tiempos y aplicarla en redes más grandes.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.subjectRedes de distribución de aguaen_US
dc.subjectDiseño de costo optimoen_US
dc.subjectEvolución diferencialen_US
dc.subjectProgramación genética adaptativaen_US
dc.subjectAlgoritmo genéticoen_US
dc.titleOptimización del costo de redes de acueductos mediante un algoritmo de búsqueda heurístico adaptativo multietapaen_US
dc.typeThesisen_US
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