Minimización de la Distancia a una Estación de Emergencia mediante Algoritmos Genéticos

Marisol Calderón González, María Luisa Morales Hernández, José David Alanis Urquieta, Griselda Saldaña González

Resumen


En este artículo se presenta la solución al problema de la minimización de la distancia a una estación de emergencia mediante algoritmos genéticos. El objetivo del algoritmo es señalar un lugar para la colocación de una estación en una ciudad y reducir el tiempo de respuesta a las emergencias generadas en la misma. Lo anterior se representa colocando una matriz que representa a la ciudad y sus secciones, utilizando coordenadas cartesianas para su representación. La instrumentación de la solución se llevó a cabo en MATLAB con el fin de obtener resultados que tengan una buena aproximación con un grado alto de complejidad. Se ha realizado la implementación de los algoritmos siguiendo tres enfoques básicos, un enfoque de cromosomas continuos, cromosomas binarios y tradicionales.
Las generaciones han demostrado tener buenos resultados y se ha respetado la factibilidad del problema.

Texto completo:

1514-1533 PDF

Referencias


A. Diaz Fernández, Optimización Heurística y Redes Neuronales. 1° Edición. 2000. Paraninfo. Madrid, España. Páginas 159.

A. E. Eiben, J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing. 3ra. Edition. 2003. Springer. New York. Página 81.

C. A. Villee, Biología. Octava edición. 1999. McGraw-Hill. México. Página 632.

C. Pérez, Matlab y sus aplicaciones en las Ciencias y la Ingeniería. Primera Edición. 2002. Prentice Hall. Madrid. Páginas 45- 52, 54-58, 63, 68, 79-84.

D. Báez López, O. Cervantes VillaGómez, MATLAB Con Aplicaciones a la Ingeniería, Física y Finanzas. 2a. Edición. 2012. Alfaomega. México D.F. Páginas 51-59, 94-121.

F. S. Hillier, G. J. Lieberman. Introducción a la INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES. Novena Edición. 2010. McGraw-Hill. México D.F. Página 591.

J. D. Alanís Urquieta, M. Calderón González, M. L. Morales Hernández, G. Saldaña González, Reducción de la Distancia a Estaciones de a Estaciones de Emergencia mediante Algoritmos Genéticos, XXIV ENOAN, Escuela Nacional de Análisis Numérico PONENCIA SIN PUBLICACIÓN, Guanajuato, Gto., México 2014

L. D. Chambers, Practical Handbook of Genetic Algorithms Complex Coding System. 2000. CRC Press.

MathWorks. http://www.mathworks.com/products/new_products/release2013a.html. Abril 2013.

MathWorks. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27758-gui-layout-toolbox. Mayo 2013.

MathWorks. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8277-fminsearchbnd--fminsearchcon. Mayo 2013.

MathWorks, https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12122-handbook-of-graphical-user-interface--spanish--. Julio 2013

R. L Haupt and S. E. Haupt, Practical Genetic Algorithms. 2da. Edition. 1998 John Willey & Sons. New York. Páginas 29-43,51-52,88-90.

Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Third Edition. 1999. Springer-Verlag. Berlin, Heidelberg, New York. Páginas 33-44.


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.




URL de la licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es

Licencia Creative Commons    Esta revista está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.