DISEÑO DE REDES DE RIEGO MEDIANTE ALGORITMOS DE EVOLUCIÓN DIFERENCIAL Y

COLONIA ARTIFICIAL DE ABEJASM A R I O A L B E R TO P O N C E PA C H E C O

I R I N EO LÓ P E Z C R U Z

Fecha de presentación 19/septiembre/2019Mazatlán, Sinaloa, México

Diseño de redes• Trazo

• Dimensionamiento

• Operación

Trazo

Dimensionamiento

Optimización

• Sea una función �:� →  ℝ• Minimización

• �� ∈ � tal que �����  ≤ ���� ∀ � ∈ �

• Maximización• �� ∈ � tal que �����  ≥ ���� ∀ � ∈ �

Trazo

Dimensionamiento

Restricción de velocidad

Restricción de presión

�

Differential Evolution (Storn y Price, 1995)

Mutación

Inicialización

Cruzamiento

Selección

Artificial Bee Colony (Karabagh y Basturk, 2007)

• Envío de las abejas empleadas sus fuentes de alimento y la evaluación de las cantidades de néctar.

• Después de compartir la información de néctar de las fuentes de alimento, la selección de las regiones de origen de alimentos por los espectadores y la evaluación de la cantidad de néctar de las fuentes de alimento.

• Determinación de las abejas exploradoras y entonces enviarlas aleatoriamente a las posibles nuevas fuentes de alimento.

Bee Colony Algorithm (Karaboga y Akay, 2009)

Obreras

Observadoras

Exploradoras

Trazo

Dimensionamiento

Resultados, trazo1

DE

ABC

Trazo 2n = 59n = 35

DE

ABC

Dimensionamiento

Ángeles (2000) = 212,320

ConvergenciaDE ABC

Conclusiones

• El uso de algoritmos de ED y CAA en el diseño de redes hidráulicas abiertas para riego es satisfactorio.

• El uso del algoritmo de Evolución Diferencial representa una alternativa en el diseño de redes hidráulicas abiertas para riego. La ventaja de su uso sobre métodos convencionales radica en la exploración del espacio solución, y la explotación alrededor de óptimos locales. Sin embargo, debe de considerarse las dimensiones del problema, así como los costos computacionales de la ejecución de los algoritmos, para evitar un sobreuso de estos.

Bibliografía

• Ángeles M.V. 2002. Redes abiertas de tuberías para riego (Trazo, diseño, revisión y análisis). Universidad Autónoma Chapingo, Chapingo, México. 149 p.

• Karaboga D.; Basturk B. 2007. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (abc) algorithm. Journal of Global Optimization, 39(3):359–471

• Storn R.; Price K. 1995. Differential evolution - a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces. Technical report, International Computer Science Institute, Berkley.

1Soluciones en Ingeniería y Tecnologías del Agua SA de CV

2Universidad Autónoma Chapingo

Mario Alberto Ponce Pacheco1

Irineo López Cruz2

1 mario.ponce@sitea.mx2 ilopez@correo.chapingo.mx

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