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Complementarity and genetic algorithms for an optimization shell problem

Figueiredo, Isabel N.; Júdice, Joaquim J.; Oliveira, Pedro N.
Fonte: Centro de Matemática da Universidade de Coimbra Publicador: Centro de Matemática da Universidade de Coimbra
Tipo: Pré-impressão
Português
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The application of complementarity and genetic algorithms to an optimization thin laminated shallow shell problem is discussed. The discrete form of the problem leads to a Mathematical Program with Equilibrium Constraints (MPEC) [1], whose constraint set consists of a variational inequality and a set of equality constraints. Furthermore the variables are discrete. Special instances of the general problem are considered and indicate that the choice of the algorithm depends on the problem to be linear or nonlinear.

Musical pattern extraction using genetic algorithms

Grilo, Carlos; Cardoso, Amilcar
Fonte: Springer Publicador: Springer
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Português
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This paper describes a research work in which we study the possibility of applying genetic algorithms to the extraction of musical patterns in monophonic musical pieces. Each individual in the population represents a possible segmentation of the piece being analysed. The goal is to find a segmentation that allows the identification of the most significant patterns of the piece. In order to calculate an individual’s fitness, all its segments are compared among each other. The bigger the area occupied by similar segments the better the quality of the segmentation.

Musical pattern extraction using genetic algorithms

Grilo, Carlos Fernando Almeida; Cardoso, Fernando Amílcar Bandeira
Fonte: Springer Publicador: Springer
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //2003 Português
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This paper describes a research work in which we study the possibility of applying genetic algorithms to the extraction of musical patterns in monophonic musical pieces. Each individual in the population represents a possible segmentation of the piece being analysed. The goal is to find a segmentation that allows the identification of the most significant patterns of the piece. In order to calculate an individual’s fitness, all its segments are compared among each other. The bigger the area occupied by similar segments the better the quality of the segmentation.

Genetic algorithms applied to a faster distance protection of transmission lines; Algorítmos genéticos aplicados a uma mais rápida proteção de distância de linhas de transmissão

COURY, Denis V.; Oleskovicz, Mario; SOUZA, Silvio A.
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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The main purpose of this paper is to implement a new methodology based on Genetic Algorithms (GAs) to extract the fundamental voltage and current phasors from noisy waves in power systems to be applied to a faster distance protection. GAs solve optimization problems based on natural selection principles. This application was then formulated as an optimization problem, and the aim was to minimize the estimation error. A 440 kV, 150 km transmission line was simulated using the ATP (Alternative Transients Program) software in order to show the efficiency of the new method. The results from this application show that the global performance of GAs was highly satisfactory concerning speed and accuracy of response, if compared to the traditional Discrete Fourier Transform (DFT).; O principal objetivo deste trabalho é implementar uma nova metodologia baseada em Algorítmos Genéticos (AGs) para extração de fasores fundamentais de tensão e corrente em sistemas que possibilite uma proteção de distância mais rápida. Os AGs resolvem problemas de otimização baseados nos princípios da seleção natural. Esta aplicação foi formulada como um problema de otimização, tendo como principal objetivo o de minimizar a estimação do erro entre as formas de ondas em análise. Uma linha de transmissão de 440 kV...

Aplicação de algoritmos genéticos e teoria dos conjuntos Fuzzy no dimensionamento de sistemas de monitoração para redes de transmissão de energia elétrica; Allocation of power quality meters by genetic algorithms and Fuzzy sets theory

Almeida, Carlos Frederico Meschini; Kagan, Nelson
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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Neste artigo é apresentada a aplicação de Algoritmos Genéticos (AGs) e Conjuntos Fuzzy no dimensionamento de sistemas para a monitoração de Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs) em redes de transmissão de energia elétrica. De acordo com a metodologia proposta, são simulados diferentes tipos de curto-circuitos em diversos pontos, com o intuito de caracterizar o Sistema Elétrico de Potência (SEP) em avaliação com relação a ocorrência de VTCDs. Em seguida, diferentes configurações para o sistema de monitoração, isto é, número de medidores e barras em que os mesmos devam ser instalados, são avaliadas através de AGs, com o objetivo de garantir que ao menos um dos medidores seja sensibilizado para cada um dos curto-circuitos simulados. Duas formas de modelagem do AG são apresentadas, sendo uma utilizando vetores binários para a decisão da instalação de medidores nas barras do SEP e a outra utilizando vetores inteiros, para a indicação das barras do SEP em que devem ser instalados os medidores. É feita a comparação das duas modelagens, bem como a avaliação dos resultados fornecidos pela medologia para uma rede de transmissão real de 154 barras. A metodologia também é aplicada na rede teste de 30 barras do IEEE...

GOOAL: A routine based on Genetic Algorithms to track harmonics in electric power systems

COURY, Denis V.; MACEDO, Renata A. De; SILVA FILHO, Donato Da; CARNEIRO, Adriano A. F. M.
Fonte: AUTOSOFT PRESS Publicador: AUTOSOFT PRESS
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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Voltage and current waveforms of a distribution or transmission power system are not pure sinusoids. There are distortions in these waveforms that can be represented as a combination of the fundamental frequency, harmonics and high frequency transients. This paper presents a novel approach to identifying harmonics in power system distorted waveforms. The proposed method is based on Genetic Algorithms, which is an optimization technique inspired by genetics and natural evolution. GOOAL, a specially designed intelligent algorithm for optimization problems, was successfully implemented and tested. Two kinds of representations concerning chromosomes are utilized: binary and real. The results show that the proposed method is more precise than the traditional Fourier Transform, especially considering the real representation of the chromosomes.

Enhanced Van der Waals calculations in genetic algorithms for protein structure prediction

Bonetti, Daniel R. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo; Travieso, Gonzalo; Souza, Paulo Sérgio Lopes de
Fonte: John Wiley and Sons; Malden, MA Publicador: John Wiley and Sons; Malden, MA
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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Several ab initio computational methods for protein structure prediction have been designed using full-atom models and force field potentials to describe interactions among atoms. Those methods involve the solution of a combinatorial problem with a huge search space. Genetic algorithms (GAs) have shown significant performance increases for such methods. However, even a small protein may require hundreds of thousands of energy function evaluations making GAs suitable only for the prediction of very small proteins. We propose an efficient technique to compute the van der Waals energy (the greatest contributor to protein stability) speeding up the whole GA. First, we developed a Cell-List Reconstruction procedure that divides the tridimensional space into a cell grid for each new structure that the GA generates. The cells restrict the calculations of van der Waals potentials to ranges in which they are significant, reducing the complexity of such calculations from quadratic to linear. Moreover, the proposal also uses the structure of the cell grid to parallelize the computation of the van der Waals energy, achieving additional speedup. The results have shown a significant reduction in the run time required by a GA. For example, the run time for the prediction of a protein with 147...

Aplicação de algoritmos genéticos para previsão do comportamento das distribuidoras como apoio à estratégia de comercialização de energia de agentes geradores. ; Applying genetic algorithms for predicting distribution companies behavior to support generation companies’ power selling strategy.

Susteras, Guilherme Luiz
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/03/2006 Português
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As regras definidas pelo Decreto 5.163/2004 trazem incentivos e penalidades aos Distribuidores no processo de apresentação de suas declarações de necessidades de compra de energia ao Ministério de Minas e Energia. Nesse sentido, é importante para os Geradores estabelecer uma metodologia robusta para prever o comportamento dos agentes de distribuição com confiabilidade razoável, de forma a permitir uma preparação adequada para os leilões de que pretendem participar e, adicionalmente, simular os cenários pós-leilões de modo a compreender os efeitos dos preços e volumes contratados no ambiente regulado sobre as condições de contratação no ambiente livre. Este trabalho propõe-se a analisar as referidas regras, apresentando um modelo de otimização utilizando Algoritmos Genéticos que simula o comportamento das distribuidoras, obtendo-se uma importante ferramenta de apoio à definição de estratégias de comercialização de uma empresa geradora.; The rules defined by the Decree 5.163/2004 bring incentives and penalties for Distribution companies to present their power purchase necessity declaration for the Ministry of Mines and Energy. In this sense, it is important for the Generation companies to establish a robust methodology for predicting Distribution companies behavior with enough accountability in order to allow an adequate preparation for the auctions in which those agents intend to participate and...

Derivação de regras operacionais de proteção contra déficits de suprimento de sistemas de reservatórios via algoritmos genéticos ; Derivation of hedging operation rules of reservoir systems using genetic algorithms

Peixoto, Luciana Silva
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 12/05/2006 Português
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As regras de operação apresentam-se como um dos principais elementos no planejamento e gerenciamento de sistemas de recursos hídricos. Em períodos de seca ou iminente seca, a aplicação de regras operacionais padrão pode apresentar-se insatisfatória, visto que períodos com déficits de grande magnitude podem ocorrer, levando o sistema a uma situação altamente vulnerável. Muitas vezes, isto pode ser evitado ou minimizado, utilizando regras de proteção, que admitem déficits menores na fase de cheia, ou de seca, ou em ambas fases de operação, aumentando assim o armazenamento no reservatório para precaver-se contra déficits de grande magnitude que possam ocorrer no futuro. Neste trabalho é desenvolvida uma rotina computacional para obtenção de regras operacionais de sistemas de reservatórios, considerando um novo tipo de regra de proteção. Aplicando os algoritmos genéticos – AGs, foram obtidas as estratégias operacionais do sistema produtor. Os resultados demonstraram que o emprego de técnicas de otimização como os AGs constitui uma ferramenta versátil para auxiliar na tomada de decisões. Além disso, as regras de proteção apresentaram-se muito úteis na prevenção contra déficits de grande magnitude; The operation rules constitute one of the main elements in the planning and management of water resources systems. The application of the standard operational rules can be present unsatisfactory in periods of drought or imminent drought. These rules can result in periods with deficits of great magnitude...

Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos; Credit risk analysis applying logistic regression, neural networks models and genetic algorithms

Gonçalves, Eric Bacconi
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 29/07/2005 Português
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Praticamente todas as grandes instituições brasileiras que trabalham com concessão de crédito utilizam-se de modelos para avaliar o risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Qualquer avanço nas técnicas, que resulte no aumento da precisão de um modelo de previsão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos três modelos, aplicando-se três técnicas para a classificação de clientes: Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os resultados obtidos pelos modelos de regressão logística e rede neural são satisfatórios e bastante próximos, sendo o primeiro ligeiramente superior. O modelo embasado por algoritmos genéticos apresenta também bons resultados embora num patamar inferior aos dois já citados. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito que tenha boa aderência aos seus dados. A adoção do melhor modelo detectado permite o direcionamento da estratégia da instituição...

Técnicas de controle da diversidade de populações em algoritmos genéticos para determinação de estruturas de proteínas; Control of the Population Diversity in Genetic Algorithms for the Determination of Protein Structures

Ó, Vinicius Tragante do
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/03/2009 Português
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Recentemente, pesquisadores têm proposto o uso de Algoritmos Genéticos (AGs) para a determinação da estrutura tridimensional de proteínas. No entanto, este é um problema difícil para um AG tradicional, pois na maioria das vezes ocorre a convergência prematura das soluções para ótimos locais. Isto ocorre porque o uso de mecanismos de seleção no AG acarreta uma perda da diversidade das soluções. Assim, neste trabalho, são investigadas estratégias para controlar a diversidade da população do AG e evitar que a solução fique rapidamente presa em ótimos locais. São empregadas bases de dados de ângulos de torção para a cadeia principal, cadeia lateral e técnicas de controle de diversidade em AGs conhecidas como Hipermutação e Imigrantes Aleatórios. Além disso, um novo algoritmo baseado no AG com Imigrantes Aleatórios Auto-Organizáveis é proposto. Os resultados mostram que estas variações são efetivas no objetivo de não manter o conjunto de soluções preso a uma região apenas, além de melhorar o desempenho para o problema de determinação de estruturas terciárias de proteínas.; Recently, researchers have proposed the use of Genetic Algorithms (GAs) for the determination of the three-dimensional structure of proteins. However...

Modelo de sazonalização da energia assegurada de usinas hidrelétricas utilizando algoritmos genéticos.; Model to alocate the assured energy of hydro power plants using genetic algorithms.

Sokei, Cristiane Toma
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/09/2008 Português
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A receita operacional de uma empresa de geração predominantemente hidrelétrica é composta de duas parcelas: a comercialização de seus contratos de energia e a liquidação na Câmara de Comercialização de Energia (CCEE). A parcela de receita de contratos é previsível, mas a receita proveniente da liquidação da CCEE é de difícil mensuração porque depende das alocações do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) e do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD). O trabalho apresenta os conceitos gerais dos componentes que influenciam a receita do mercado de curto prazo e um modelo para sazonalização da energia assegurada que é um dos fatores determinantes para a alocação de MRE e para a liquidação das diferenças. O modelo foi detalhado e implementado em uma ferramenta computacional utilizando Algorítmos Genéticos para a minimização da perda esperada e do risco com a sazonalização.; The operating revenue of power generation companies has two different components: revenues arising from power purchase agreements and from spot market, managed by the Câmara de Comercialização de Energia - CCEE The income of contracts is predictable, but there are a lot of difficulties to do prognosis with the spot market revenue component...

Redes neurais e algoritmos genéticos no estudo quimiossistemático da família Asteraceae; Neural Network and Genetic Algorithms in the Chemosystematic study of Asteraceae Family

Correia, Mauro Vicentini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/03/2010 Português
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No presente trabalho duas metodologias da área de inteligência artificial (Redes Neurais e Algoritmos Genéticos) foram utilizadas para realizar um estudo Quimiossistemático da família Asteraceae. A família Asteraceae é uma das maiores famílias entre as Angiospermas, conta com aproximadamente 24.000 espécies. As espécies da família produzem grande diversidade de metabólitos secundários, entre os quais merecem destaque os terpenóides, poliacetilenos, flavonóides e cumarinas. Para um melhor entendimento da diversidade química da família construiu-se um Banco de Dados com as ocorrências de doze classes de metabólitos (monoterpenos, sesquiterpenos, sesquiterpenos lactonizados, diterpenos, triterpenos, cumarinas, flavonóides, poliacetilenos, benzofuranos, benzopiranos, acetofenonas e fenilpropanóides) produzidos pelas espécies da família. A partir desse banco três diferentes estudos foram realizados. No primeiro estudo, utilizando os mapas auto-organizáveis de Kohonen e o banco de dados químico classificado segundo duas das mais recentes filogenias da família foi possível realizar com sucesso separações de tribos e gêneros da família Asteraceae. Também foi possível indicar que a informação química concorda mais com a filogenia de Funk (Funk et al. 2009) do que com a filogenia de Bremer (Bremer 1994...

Planejamento da infra-estrutura de redes FWA com algoritmos geneticos; Planning of the infrastructure of networks FWA with genetic algorithms

Aline Paulino Domingos
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 21/10/2005 Português
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As novas tecnologias de transmissão trazem maior flexibilidade e eficiência à rede de acesso, tornando-a capaz de atender o contínuo crescimento de demanda por serviços de telecomunicações. Uma alternativa de evolução conveniente em muitos casos é o provimento de serviços através de redes wireless fixas. Estas redes, conhecidas genericamente como FWA (Fixed Wireless Access), podem reduzir os investimentos da infra-estrutura de acesso. Neste trabalho apresentamos uma nova abordagem para o planejamento de sistemas FWA utilizando um modelo de programação linear mista baseado na representação em grafos. Devido à alta complexidade associada à resolução de problemas deste tipo através de métodos exatos, propomos um tratamento baseado em algoritmos genéticos (GA). A partir de uma formulação exata, mostramos como especificar os componentes principais de um GA: cromossomo, codificação da solução, avaliação de fitness, estrutura da população e operadores genéticos (processo de cruzamento e mutação). No problema tratado, as variáveis de decisão foram codificadas para um cromossomo especializado e eficiente. Além disto, o problema da infactibilidade de alternativas geradas foi contornado por um método de descarte. Garante-se também para cada alternativa a maximização da demanda atualizada (o que proporciona maior rentabilidade). Uma aplicação do método é relatada; New transmission technologies give more flexibility and efficiency to the Access network...

Gene expression programming and genetic algorithms in impedance circuit identification

Janeiro, Fernando M.; Ramos, Pedro M.
Fonte: IMEKO Publicador: IMEKO
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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Impedance circuit identification through spectroscopy is often used to characterize sensors. When the circuit topology is known, it has been shown that the component values can be obtained by genetic algorithms. Also, gene expression programming can be used to search for an adequate circuit topology. In this paper, an improved version of the impedance circuit identification based on gene expression programming and hybrid genetic algorithm is presented to both identify the circuit and estimate its parameters. Simulation results are used to validate the proposed algorithm in different situations. Further validation is presented from measurements on a circuit that models a humidity sensor and also from measurements on a viscosity sensor.

Boltzmannn Weighted Selection Improves Performance of Genetic Algorithms

de la Maza, Michael; Tidor, Bruce
Fonte: MIT - Massachusetts Institute of Technology Publicador: MIT - Massachusetts Institute of Technology
Formato: 19 p.; 1678653 bytes; 1307750 bytes; application/postscript; application/pdf
Português
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Modifiable Boltzmann selective pressure is investigated as a tool to control variability in optimizations using genetic algorithms. An implementation of variable selective pressure, modeled after the use of temperature as a parameter in simulated annealing approaches, is described. The convergence behavior of optimization runs is illustrated as a function of selective pressure; the method is compared to a genetic algorithm lacking this control feature and is shown to exhibit superior convergence properties on a small set of test problems. An analysis is presented that compares the selective pressure of this algorithm to a standard selection procedure.

Otimização de um modelo de propagação com múltiplos obstáculos na troposfera utilizando algoritmo genético; Otimization of a propagation model with multiple obstacles on troposphere using genetic algorithms

Vilanova, Antonio Carlos
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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Esta tese apresenta uma avaliação metodológica para otimizar parâmetros em um modelo de propagação de ondas eletromagnéticas na troposfera. O modelo de propagação é baseado em equações parabólicas resolvidas pelo Divisor de Passos de Fourier. Esse modelo de propagação apresenta boa eficiência em terrenos irregulares e situações em que a refratividade varia com a distância. A busca de parâmetros ótimos em modelos que envolvem ondas eletromagnéticas demanda um grande custo computacional, principalmente em grandes espaços de busca. Com o objetivo de diminuir o custo computacional na determinação dos valores dos parâmetros que maximizem a intensidade de campo em uma determinada posição do observador, foi desenvolvido um aplicativo denominado EP-AG. O aplicativo possui dois módulos principais. O primeiro é o módulo de propagação, que estima o valor do campo elétrico na área de um determinado terreno com irregularidades e com a refratividade variando com a distância. O segundo é o módulo de otimização, que encontra o valor ótimo da altura da antena e da frequência de operação que levam o campo ao valor máximo em determinada posição do terreno. Inicialmente, executou-se apenas o módulo de propagação utilizando diferentes perfis de terrenos e de refratividade. Os resultados apresentados através de contornos e de perfis de campo mostraram a eficiência do modelo. Posteriormente...

The application of genetic algorithms to optimise the performance of a mine ventilation network: the influence of coding method and population size

Lowndes, I.; Fogarty, T.; Yang, Z.
Fonte: Springer Publicador: Springer
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2005 Português
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This paper presents an application of genetic algorithms (GAs) to the solution of a real-world optimisation problem. The proposed GA method investigates the optimisation of a mine ventilation system to minimise the operational fan power costs by the determination of the most effective combination of the fan operational duties and locations. The paper examines the influence that both the encoding method and the population size have on the performance of the GA. The relative performance of the GA produced by the use of two different encoding methods (a binary and a hybrid code) and various solution population sizes is assessed by performing a two way ANOVA analysis. It is concluded that the genetic algorithm approach offers both an effective and efficient optimisation method in the selection and evaluation of the cost-effective solutions in the planning and operation of mine ventilation systems.; I. S. Lowndes, T. Fogarty, Z. Y. Yang

Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivo; Genetic algorithms and the cutting stock problem

Daniel Tressi Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 15/05/2009 Português
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Nesta dissertação, estudamos algoritmos genéticos para resolver o problema de corte unidimensional multiobjetivo, onde minimizamos o desperdício dos objetos processados e o número de padrões distintos denominado custo de setup. Primeiro, realizamos uma codificação baseada em grupos desenvolvida por Falkenauer e, em seguida, aplicamos o algoritmo genético multiobjetivo SPEA2 para obter a Fronteira de Eficiente do problema; In this dissertation we studied genetic algorithms to solve the unidimensional multiobjective cutting stock problem, where we minimize the wastage of processed objects and the distinct number of patterns used, called setup cost. First, we make a group based codification derived by Falkenauer and, after that, we apply the multiobjective genetic algorithm SPEA2 to obtain problem's Efficient Frontier

Application of genetic algorithms for designing cost optimal heat exchanger networks

Avila-Díaz,F. B.; Uribe-Rodríguez,A.; Castillo-Monroy,E. F.
Fonte: Latin American applied research Publicador: Latin American applied research
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/07/2008 Português
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Genetic Algorithms (GA) were implemented in a synthesis design procedure for cost optimal Heat Exchanger Networks (HEN). The procedure consisted of two coupled GAs: External GA to search the optimal HEN structure, and Internal GA to search the optimal split-fractions for each evaluated HEN structure. This design procedure was tested with five HEN synthesis cases; the configurations obtained were compared with other design procedures such as Pinch Method, Mathematical Programming (LP, MILP, MINLP and NLP models) and Stochastic methods (Genetics Algorithms, Tabu Search and Particle Swarm Optimization). In the cases 1 to 4, the ΔTmin value was taken from previous papers. In case 5 the ΔTmin value was optimized using a supertargeting routine available in the design algorithm proposed in this work. User-defined forbidden/desired matches can be easily implemented as target in the HEN design.