Optimización del diseño de redes de riego con algoritmos evolutivos y bio-inspirados - Jiménez Hernández, Eduardo (Universidad Autónoma Chapingo, 2017)
La planeación general de una red de distribución de agua consiste de tres fases: a)trazo, b) dimensionamiento, y c) operación; y pesar de que cada fase es dependiente de las otras, éstas se pueden formular y resolver como problemas independientes. El trazo consiste en determinar la topología de la red, mientras que el dimensionamiento implica encontrar los diámetros de las tuberías que generen la red de menor costo. En la presente investigación, el trazo y dimensionamiento de redes de tuberías para riego se plantearon como problemas de optimización combinatoria devariables discretas con restricciones. Para resolver estos problemas se usaron las metaheurísticas: Algoritmos Genéticos con codificación entera (GA por sus siglas en inglés de Genetic Algorithms) y Optimización con Colonia de Hormigas (ACO por sus siglas en inglés de Ant Colony Optimization). Además, se utilizó el programa computacional EPANET 2 para verificar el funcionamiento hidráulico de las soluciones generadas. Ambos algoritmos evolutivos y bio-inspirados se utilizaron para optimizar las fases del diseño de redes de riego usando un enfoque secuencial. El desempeño de estos algoritmos evaluó con la solución de redes de referencia usadas en la literatura. Se obtuvieron soluciones aceptables de manera eficiente con ambos algoritmos. La mayoría de las soluciones fueron iguales o muy cercanas a las mejores reportadas hasta el momento. El GA resultó ser más eficiente para obtener soluciones para el problema de dimensionamiento, mientras que ACOfue máseficiente para encontrar soluciones al trazo. Los resultados sugieren que es necesario solucionar los problemas de trazo y dimensionamiento de manera simultánea para obtener redes hidráulicamente aceptables y de costo mínimo.
Tesis (Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua)
Keywords: Sistema de distribución de agua, red de riego, algoritmos genéticos, optimización con colonia de hormigas, EPANET 2