Tuning a hybrid SA based algorithm applied to Optimal Sensor Network Design

Gabriela Minetti; José Hernandez; Mercedes Carnero; Carolina Salto; Carlos Bermúdez; Mabel Sanchez

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Tuning a hybrid SA based algorithm applied to Optimal Sensor Network Design

Minetti, Gabriela F. ^[1] ; Hernandez , José ; Carnero, Mercedes ^[2] ; Salto, Carolina ^[1] ; Bermudez, Carlos ; Sanchez, Mabel ^[3]
1. [1] Universidad Nacional de La Pampa
  
  Universidad Nacional de La Pampa
  
  Argentina
2. [2] Universidad Nacional de Río Cuarto
  
  Universidad Nacional de Río Cuarto
  
  Argentina
3. [3] Universidad Nacional del Sur
  
  Universidad Nacional del Sur
  
  Argentina
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Localización: Journal of Computer Science and Technology, ISSN-e 1666-6038, Vol. 20, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Fifty-First Issue; e06), págs. 23-32
Idioma: inglés
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Resumen
- español
  El problema de diseño de una red de sensores en plantas de proceso (Sensor Network Design Problem, SNDP) consiste en determinar las variables de proceso que deben ser medidas, a fin de alcanzar el grado de conocimiento requerido de dicha planta. Proponemos resolver el problema SNDP en plantas de tamaño y complejidad creciente utilizando un algoritmo híbrido basado en Recocido Simulado (Hybrid Simulated Annealing, HSA) como metaheurística principal y Búsqueda Tabu con Oscilación Estratégica como metaheurística subordinada. Investigamos los ajustes de los parámetros de control para obtener el mejor desempeño del HSA. Los resultados experimentales indican que el HSA puede efectivamente encontrar una solución de buena calidad en tiempos de cómputo razonable. Mas aún, HSA muestra buenas características en la solución de SNDP en comparación con algoritmos propuestos en la literatura.
- English
  Sensor network design problem (SNDP) in process plants includes the determination of which process variables should be measured to achieve a required degree of knowledge about the plant. We propose to solve the SNDP problem in plants of increasing size and complexity using a hybrid algorithm based on Simulated Annealing (HSA) as main metaheuristic and Tabu Search embedded with Strategic Oscillation (SOTS) as a subordinate metaheuristic. We are researching on the adjustments of its control parameters to obtain the best HSA performance. Experimental results indicate that a high-quality solution in reasonable computational times can be found by HSA effectively. Moreover, HSA shows good features solving SNDP compared with proposals from the literature.