Calibración numérica de leyes de conservación escalar vía un algoritmo genético continuo

Our work deals with the flux identication problem for scalar conservation laws. The problem is formulated as an optimization problem, where the objective function compares the solution of thedirect problem with observed proles at a fixed time. A finite volume scheme solves the direct problem and a continuous genetic algorithm solves the inverse problem. The numerical method is tested with synthetic experimental data. Simulation parameters are recovered approximately. The tested heuristic optimization technique turns out to be more robust than classical optimization techniques.En este artículo se investiga sobre el problema de la identificación de parámetros del flujo en una ley de conservación escalar. El problema es formulado como un problema de optimización, donde la función objetivo compara la solución del problema directo con el perfil observado en un tiempo fijo. Un esquema de volúmenes finitos resuelve el problema directo y un algoritmo genético continuo resuelve el problema inverso. El método numérico es verificado con datos experimentales sintéticos. Los parámetros simulados se recuperan aproximadamente. La técnica de optimización heurística probada resulta ser mas robusta que las técnicas clásicas de optimización