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CT&F - Ciencia, Tecnología y Futuro

versão impressa ISSN 0122-5383versão On-line ISSN 2382-4581

Resumo

GALEANO, Haiver  e  NARVAEZ, Paulo-César. GENETIC ALGORITHMS FOR THE OPTIMIZATION OF PIPELINE SYSTEMS FOR LIQUID TRANSPORTATION (1). C.T.F Cienc. Tecnol. Futuro [online]. 2003, vol.2, n.4, pp.55-64. ISSN 0122-5383.

Este es el primero de dos artículos en los que se presenta un Algoritmo Genético (AG) para obtener un diseño óptimo de un sistema de tuberías para el transporte de líquidos, desde el punto de vista económico y de operación, con base en criterios tales como el cumplimiento de las leyes de la conservación de la masa y la energía, exigencias de caudal en los puntos de consumo en donde se conoce la presión, restricciones en el valor de la presión en los puntos del sistema en donde se desconoce y en la velocidad, que debe ser inferior a la límite de erosión. En él se combinan las técnicas tradicionales para el diseño de AG en este tipo de problemas, con algunas ideas que no se habían aplicado con anterioridad en este campo. El AG propuesto permite el dimensionamiento de sistemas de distribución de líquidos que incluye tuberías, nodos de consumo y suministro, tanques, equipos de bombeo, boquillas, válvulas de control y accesorios. En este artículo se presentan las diferentes formulaciones que se encuentran en la literatura para el diseño de redes mediante técnicas de optimización y se hace la formulación matemática del problema de optimización. En el segundo artículo se especifican las características del Algoritmo Genético (AG) diseñado y su aplicación sobre los problemas presentados por Alperovits y Shamir (1977), y Fujiwara y Khang (1990), que corresponde a la red de distribución de agua de la ciudad de Hanoi en Vietnam. Finalmente se aplica el AG a una red contra incendio, lo que permite probar algunas de las características del modelo que no se encuentran en los reportados en la literatura, como son la posibilidad de incluir equipos de bombeo, boquillas de aspersión y accesorios.

Palavras-chave : optimización; algoritmos genéticos; redes de distribución de fluidos; redes de tuberías.

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