En este trabajo se presenta un algoritmo evolutivo con un operador genético sencillo para la optimización de funciones continuas. Luego de validado, este algoritmo se aplicó en la minimización de la función de Gibbs, función termodinámica relacionada al equilibrio de fases. Finalmente se comparó el desempeño del algoritmo con un algoritmo de búsqueda tabú reportado en la literatura, empleado para el mismo fin. Tanto la validación con las funciones propuestas como benchmarks como la contrastación con los resultados del algoritmo tabú se consideran satisfactorias.Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Se describe un método probabilístico para la obtención de la reserva de potencia fría de máquinas té...
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En una planta química inteligente, conocer el estado del proceso en tiempo real es una tarea esencia...
En este trabajo se presenta un algoritmo evolutivo con un operador genético sencillo para la optimiz...
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Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complej...
En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para re...
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El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejem...
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En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para re...
Varias técnicas de especiación y niching han sido diseñadas y probadas en Algoritmos Genéticos (AGs)...
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Publicado em CD-ROMEn este trabajo se pretende hacer la resolución de problemas no lineales con rest...
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