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Título : Pronóstico puntos críticos de la serie temporal "consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín,", usando algoritmos genéticos
Otros títulos : Forecasting of critical points of the temporary series "electrical power consumption of the industrial sector in Medellín city", using genetic algorithms
Autor : Hernández, Jesús
metadata.dc.subject.*: Algoritmos genéticos
Redes neurales (informática)
Fecha de publicación : 2007
Editorial : Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería
Citación : H. Tabares y J. Hernández, "Pronóstico puntos críticos de la serie temporal "consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín,", usando algoritmos genéticos," Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 40, pp. 95-105, 2007.
Resumen : RESUMEN: Los algoritmos genéticos (AG) están inspirados en el principio darwiniano de la evolución de las especies y en la genética. Son algoritmos probabilísticos que ofrecen un mecanismo de búsqueda paralela y adaptativa, basado en el principio de supervivencia de los más aptos y en la reproducción. Este artículo presenta una introducción a los fundamentos de los AG. También enseña el simulador software AG_UdeA desarrollado con un propósito didáctico para la enseñanza de los AG. El principal aporte consiste en la aplicación de los AG para pronosticar los puntos críticos de consumo de energía eléctrica del sector industrial de la ciudad de Medellín para un período de 24 horas.
ABSTRACT: The Genetic Algorithms (GA) are inspired by the Darwin's principle of the evolution of the species and the genetic. They are probabilistic algorithms that offer an adaptative and parallel search mechanism, based in the principle of survival of the most capable and in the reproduction. This article presents an introduction to the foundations of the GA. Also we show the software simulator AG_UdeA developed with a didactic purpose for the teaching of the GA. The main contribution consists on the application of the GA to predict the critical points for electrical power consumption in the industrial sector in Medellín city for a period of 24 hours.
metadata.dc.identifier.eissn: 2422-2844
ISSN : 0120-6230
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