NSGA-II

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Restauración de servicio multiobjetivo en redes de distribución utilizando NSGA-II

Restauración de servicio multiobjetivo en redes de distribución utilizando NSGA-II

Una de las principales ventajas de esta codificación es que no todos los EM son considerados como elementos candidatos a la apertura, sino que solo aquellos que están asociados a las mallas fundamentales del sistema, descartándose aquellos que se encuentran en zonas sin abastecimiento alternativo. Otra de las grandes ventajas es que una codificación en números reales permite disminuir drásticamente la cadena (string) representativa de la topología, respecto de las codificaciones binarias. En el caso de Figura 1, el sistema podría tener muchas líneas, barras y elementos de maniobra, no obstante al tener 3 mallas el string representativo de una topología radial solo tendrá 3 elementos. Además, los vectores de mallas fundamentales son usados para guiar a los operadores de cruza y mutación. Respecto de los operadores genéticos, el NSGA-II utiliza tanto la mutación como la cruza, siendo esta última el operador principal. Bajo la codificación utilizada es posible aplicar los operadores desarrollados en [17], los cuales son ejemplificados en la Figura 3. Para mayor detalle sobre la codificación y los operadores aplicados pueden ser vistos en la referencia respectiva.
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Una versión paralela del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II

Una versión paralela del algoritmo evolutivo para optimización multiobjetivo NSGA-II

El resto del documento se organiza del modo que se describe a continuación: la sección 2 introduce conceptos vinculados con los problemas de optimización multiobjetivo (MOPs). La sección 3 presenta conceptos básicos sobre los algoritmos evolutivos y su aplicación a los MOPs, comentando el algoritmo NSGA-II. Asimismo, se explica la aplicación de las técnicas de procesamiento paralelo a los EAs en general y se reseñan propuestas existentes de paralelismo aplicado al NSGA-II. Los detalles de diseño e implementación de la versión paralela diseñada se presentan en la sección 4. El conjunto de problemas de prueba y las métricas utilizadas para evaluar la eficiencia y la calidad de las soluciones obtenidas se presentan en la sección 5. La sección 6 presenta y analiza los resultados experimentales. Por último, la sección 7 ofrece las conclusiones del trabajo y líneas de trabajo futuro.
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Representaciones cromosómicas del algoritmo NSGA-II para el problema de árbol de expansión mínima multiobjetivo (MST-MO)

Representaciones cromosómicas del algoritmo NSGA-II para el problema de árbol de expansión mínima multiobjetivo (MST-MO)

En términos simples, el NSGA-II comienza con una población inicial (representación cromosómica de individuos) a partir de la cual se genera una población descendiente. Dicho proceso es realizado mediante la cuantificación de una función objetivo que cada individuo de la población deberá tener para poder ser rankeados de acuerdo con un criterio conocido como dominancia de Pareto; en otras palabras, la idea es ir preservando las mejores soluciones y desechando aquellas que no tienen un rendimiento del todo adecuado. Posterior a ello, se hace uso de los operadores de selección, cruce y mutación; que son técnicas propias de los algoritmos genéticos (Meza et al., 2016; Montoya et al., 2014; Rojas et al., 2016; Zhang & Ma, 2015).
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A Study of the Combination of Variation Operators in the NSGA-II Algorithm

A Study of the Combination of Variation Operators in the NSGA-II Algorithm

From the previous study we can infer some facts. First, it is clear that the com- bined used of the three chosen operators, in an adaptive or in a random way, lead to algorithms outperforming NSGA-II in most of the considered problems. Given that NSGA-IIde does not achieve better results compared with the orig- inal algorithm (with the exception of the LZ09 F1 problem) we conclude that the combination of the three operators is the reason of the performance improve- ments that are obtained by both the NSGA-IIr and NSGA-IIa variants.

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Balanceo de circuitos de distribución primaria utilizando el algoritmo de optimización NSGA II

Balanceo de circuitos de distribución primaria utilizando el algoritmo de optimización NSGA II

El desbalance entre las corrientes de fase de un circuito de distribución primaria provoca un incremento de las pérdidas de energía en las líneas y contribuye al desbalance de los voltajes en los distintos nodos. Además, la circulación de una elevada corriente por el conductor neutro en condiciones de operación normal complica la detección de las fallas a tierra a partir de protecciones de sobre corriente de tierra. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un método que reduzca al mínimo la corriente por el neutro, minimice las pérdidas de energía en toda la longitud de un circuito de distribución diversamente ramificado mediante las mínimas operaciones de reconexión necesarias, de los ramales de una o dos fases y de los bancos y transformadores de distribución. Con este fin se emplea el algoritmo NSGA-II de optimización multiobjetivo, cuya efectividad se prueba con varios ejemplos prácticos.
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Una versión paralela del NSGA II utilizando multi-threads

Una versión paralela del NSGA II utilizando multi-threads

Para la implementación se manejaron las primitivas de comunicación CrearProceso, ReunirProcesos y Semáforos, presentes en todos los sistemas de programación paralelos multithreading. En nuestro caso se utilizó la librería pthread de C [15], la cual implementa las primitivas mencionadas mediante las funciones pthread_create, pthread_join, pthread_mutex_lock y pthread_mutex_unlock. Basados en el computador de 16 procesadores y su memoria compartida se diseñó un algoritmo evolutivo paralelo, clasificable dentro de la clase de los híbridos según la taxonomía propuesta por Cantú-Paz [1] . Fundamentalmente se dispone de un proceso central que crea T threads, tantos como sean especificados en la configuración, cada uno de estos T threads ejecuta el algoritmo NSGA-II con una población propia de tamaño igual a p/T, siendo p la población total del algoritmo (grano grueso), mientras que se especifica una estructura de vecindad para la interacción entre las distintas poblaciones (celular).
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Multiobjective knapsack problem using NSGA II algorithm

Multiobjective knapsack problem using NSGA II algorithm

(primer frente de Pareto). Para obtener otras clasificaciones, estas soluciones no dominadas pueden ser temporalmente omitidas del conjunto original para aplicar nuevamente el procedimiento. Lo que resulta es un conjunto no dominado de soluciones de segundo nivel (o el siguiente mejor nivel). Este proceso puede ser repetido hasta que todos los miembros de la población sean clasificados dentro de un nivel o frente de Pareto. Uno de los objetivos de la optimización para problemas MO es encontrar tantas soluciones Pareto-óptimas como sea posible. Dado que los algoritmos evolutivos (EA por sus siglas en inglés) utilizan una población de soluciones, se pueden hacer algunos cambios a estos algoritmos de tal forma que tras su ejecución se puedan encontrar soluciones no-dominadas de buena calidad. Con el objeto de desarrollar la anterior idea se describe a continuación un algoritmo elitista para solucionar problemas MO. 3. ALGORITMO NSGA-II
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Docking Inter/Intra-Molecular Mediante Metaheurísticas Multi-objetivo

Docking Inter/Intra-Molecular Mediante Metaheurísticas Multi-objetivo

es GDE3 con 1,81, seguido de SMPSO, MOEA/D, SMS-EMOA, NSGA-II y ssNSGA-II. Por tanto, GDE3 es utilizado a partir de ahora como algoritmo de control respecto a HV en el test post-hoc de Holm, siendo de este modo comparado con respecto al resto de algoritmos. Cabe destacar que, a pesar de obtener SMPSO el mayor n´ umero de mejores medianas para HV (en Tabla II), tras la aplicaci´ on del test de Fried- man qued´ o en segundo lugar despu´ es de GDE3, lo cual arroja luz sobre la calidad de las distribuciones para todas las instancias en conjunto. Adem´ as, los p- valores ajustados (Holm Ap en Tabla III) resultantes
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Requerimientos de Qos en la Asignación Óptima de Lightpath . Un enfoque multiobjetivo basado en MOEAs

Requerimientos de Qos en la Asignación Óptima de Lightpath . Un enfoque multiobjetivo basado en MOEAs

Este trabajo presenta un enfoque multiobjetivo basado en algoritmos evolutivos (MOEAs) para la resolución del problema de asignación óptima de lightpath bajo requerimientos de QoS. Tres niveles de QoS fueron definidos: Oro, Plata y Bronce. Para Oro, un lightpath alternativo y exclusivo al primario es asignado conforme el esquema de protección dedicada. En Plata, el lightpath alternativo asignado puede ser utilizado por otra solicitud de menor calidad, respondiendo al esquema de protección compartida. Para Bronce, no se asignan caminos alternativos, por lo que ante una eventual falla en el lightpath correspondiente, la transmisión de datos no será recuperada. El SPEA y el NSGA-II fueron los enfoques utilizados para acomodar un conjunto de demandas unicast, donde se busca minimizar simultáneamente el número de saltos y número de conmutaciones de longitudes de onda, bajo restricciones impuestas por los múltiples niveles de QoS. Así, un conjunto de soluciones de compromiso llamado Conjunto Pareto es calculado en una sola corrida. Este tipo de optimización tiene una especial ventaja sobre otros métodos, como el de suma ponderada u orden lexicográfico, debido a que no necesita restricciones o conocimientos a priori, evitando eliminar buenas soluciones.
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Multi-objective optimization with a Gaussian PSO algorithm

Multi-objective optimization with a Gaussian PSO algorithm

All the algorithms performed 50 independent runs with 25,000 evaluations (iterations × individuals) of the objective function for each tested function, in order to compare them on the basis of the same amount of computational effort. The parameter setting for all the algorithms are summarized in Ta- ble 1. For NSGA-II and OMOPSO we used the parameter settings proposed by the original authors. The parameter values for G-MOPSO were empirically derived from a set of previous experiments. The entry ‘Divisions’, in Table 1, indicates the number of hypercubes in the grid used to maintain diversity and, ‘Upd eq prob.’ the probabilities of update of particles used to select the equation (2) and (6), respectively.
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Un estudio empírico de dos algoritmos evolutivos para clustering multi-objetivo

Un estudio empírico de dos algoritmos evolutivos para clustering multi-objetivo

En este trabajo se hizo uso del cómputo evolutivo para resolver el problema de agrupamiento de datos, para atacar dicho problema se tomó como referencia el algoritmo MOCK (Multiobjective clustering with automatic determination of the number of clusters), el cual ya ha sido probado con diferentes conjuntos de datos dando resultados favorables y comparativos con otros algoritmos clásicos de agrupamiento. El agrupamiento en este caso es visto como un problema de optimización multi-objetivo, por lo tanto MOCK ocupa el algoritmo PESA-2 para llevar a cabo el proceso evolutivo, con el cual se encuentran un conjunto de soluciones donde cada una de ellas representa un posible agrupamiento. Debido a que se resolvió un problema multi-objetivo, se sabe que existen otros algoritmos para optimización multi-objetivo que han demostrado dar mejores resultados que el que utiliza MOCK, por tal motivo, en este trabajo se implementaron otras dos versiones de MOCK, incorporando los algoritmos NSGA-II y SPEA-2.
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Eficientización de un Algoritmo Genético Multiobjeto para la Síntesis de Procesos

Eficientización de un Algoritmo Genético Multiobjeto para la Síntesis de Procesos

problema, y además presentan ventajas adicionales con respecto a las técnicas clásicas de optimización como la basada en gradientes. En el presente trabajo se utiliza un Algoritmo Genético Multiobjetivo Elitista (NSGA-II) acoplado al simulador de procesos ASPEN Plus 12.1 para la síntesis de procesos de separación mediante la creación de la superestructura en la interface gráfica del simulador. Se mejora el rendimiento de un algoritmo de convergencia para eliminar el tiempo de cómputo innecesario una vez que se ha encontrado la curva óptima de pareto. La eficiencia computacional del criterio de convergencia se demuestra a través de varios ejemplos numéricos y de problemas de síntesis y diseño de procesos de separación multicomponente tomados de la literatura. Criterios económicos y de operación son tomados como funciones independientes de optimización. Reducciones en el tiempo máquina de más del 60% son obtenidas para los problemas de estudio.
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Propuesta de balanceo de los circuitos de distribución primaria 65 y 66 de Cienfuegos

Propuesta de balanceo de los circuitos de distribución primaria 65 y 66 de Cienfuegos

Cuando se concluye con el proceso de estimación y ajuste de las cargas, se conforma una base de datos con estos elementos y con los datos recopilados en el celaje. Posteriormente se carga esta base de datos desde el programa de balanceo, se ajustan los datos referentes a la tensión nominal del circuito, los máximos cambios permitidos y se seleccionan los elementos que se desean variar (ramales bifásicos, ramales monofásicos, bancos de tres transformadores, bancos de dos transformadores y transformadores monofásicos) , se ajustan los puntos donde se desea minimizar la corriente de neutro y por último se selecciona el tamaño de la población y la cantidad de generaciones deseadas. Luego se procede a realizar varias corridas del programa de balanceo mediante el algoritmo genético NSGA-II. En el caso de este circuito se decidió variar solamente los ramales de una y dos fases y los transformadores monofásicos, se utilizó una población de 100 individuos, se realizaron 100 generaciones y se permitieron 8 cambios como máximo.
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Propuesta de balanceo de los circuitos de distribución primaria 27 y 162 de Santa Clara

Propuesta de balanceo de los circuitos de distribución primaria 27 y 162 de Santa Clara

El objetivo del presente trabajo, consiste en utilizar el programa para el balance de fases basado en el algoritmo genético NSGA-II, para reducir la circulación de corriente por el condu[r]

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Balanceo multiobjetivo de los circuitos de distribución primaria 1, 32, 169 y 170 de Santa Clara

Balanceo multiobjetivo de los circuitos de distribución primaria 1, 32, 169 y 170 de Santa Clara

Cuando se concluye con el proceso de estimación y ajuste de las cargas, se conforma una base de datos con estos elementos y con los datos recopilados en el celaje (Anexo II). Posteriormente se carga esta base de datos desde el programa de balanceo, se ajustan los datos referentes a la tensión nominal del circuito, los máximos cambios permitidos y se seleccionan los elementos que se desean variar (ramales bifásicos, ramales monofásicos, bancos de tres transformadores, bancos de dos transformadores y transformadores monofásicos) , se ajustan los puntos donde se desea minimizar la corriente de neutro y por último se selecciona el tamaño de la población y la cantidad de generaciones deseadas. Luego se procede a realizar varias corridas del programa de balanceo mediante el algoritmo genético NSGA-II. En el caso de este circuito se decidió variar solamente los ramales de una y dos fases y los transformadores monofásicos, se utilizó una población de 100 individuos, se realizaron 100 generaciones y se permitieron 6 cambios como máximo.
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Examen nivle B.pdf

Examen nivle B.pdf

1. Silvia distribuye 100ml de leche en N vasos. David intenta distribuir la leche entre los vasos de manera que queden los vasos todos al mismo nivel, siguiendo el siguiente procedimient[r]

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TítuloZn(II), Cd(II) and Pb(II) complexation with pyridinecarboxylate containing ligands

TítuloZn(II), Cd(II) and Pb(II) complexation with pyridinecarboxylate containing ligands

aiming to obtain information about the structure of the Pb(II) complexes of bcpe and bcpc in solution, as well as to investigate the possible stereochemical activity of the Pb(II) lone pair, the [Pb(L)] systems (L = bcpe or bcpc) were characterized by means of DFT calculations (B3LYP model). On the grounds of our previous experience 27,28 in these calculations, the 6–31G(d) basis set was used for the ligand atoms, while for the metals the effective core potential of Wadt and Hay (Los Alamos ECP) included in the LanL2DZ basis set was applied. This ECP has been demonstrated to provide reliable results for different Pb(II) coordination compounds. 29–31 Compared to the all-electron basis sets, ECPs account for relativistic effects to some extent. It is believed that relativistic effects will become important for the elements from the fourth row of the periodic table.
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Comportamiento sulfático y mecánicoresistente de cementos Portland con elevados contenidos de puzolanas (> 40%): su fundamento químico y justificación de otras consecuencias posibles

Comportamiento sulfático y mecánicoresistente de cementos Portland con elevados contenidos de puzolanas (> 40%): su fundamento químico y justificación de otras consecuencias posibles

Puesto que si nos fijamos con atención en las Figuras II-1, II-2, II-3, II-4, y II.5, se podrá observar que, sea cual fuere la familia de cementos de mezcla Portland con elevado el P1 y [r]

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nivel B (1).pdf

nivel B (1).pdf

3) El de fresa no est´ a junto al de pistacho, ni el pistacho junto al vainilla. Si estuviera en la posici´ on 1 entonces, por la pista 2), el de vainilla estar´ıa en el helado marcada c[r]

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Solucionario Examen II Nivel II ELIMINAT

Solucionario Examen II Nivel II ELIMINAT

Debido a que hay tres formas diferentes de colocar el 2 y dos combinaciones para los otros dos primos que suman 12, existen en total seis n´ umeros menores que 1 000 cuyas cifras son n´ [r]

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