Determinación de localización óptimas de puntos múltiples de vertidos de aguas residuales en zonas costeras mediante algoritmos genéticos
- Autores: Begoña González Landín
- Directores de la Tesis: Gabriel Winter Althaus (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Lorenzo Doreste Suárez (presid.), Blas Galván González (secret.), Carmen Rodríguez Iglesias (voc.), José María Emperador Alzola (voc.), Anastasio Pedro Santos Yanguas (voc.)
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- Tesis en acceso abierto en: acceda
- Resumen
El objetivo de la Tesis es la de proponer uan metodología eficiente en el campo de la optimziación global, basada en algoritmos evolutivos de búsqueda heurística, orientada y aplicada al problema de localizaicón óptima de vertidos por emisariso submarinos en zonas costeras, Se presenta una metodología para decidir las localizaciones óptimas de vertidos contaminantes al mar, de residuos líquidos contenidos en aguas residuales, atendiendo simultáneamemnte a minimizar el coste económcio y a satisfacer los niveles deseados de calidad del agua de mar, a una distancia dada de la costa.
La metodología está basada en la aplicación de métodos o algoritmos evolutivos de búsqueda heurística, entre ellos los denomiandos algoritmos Genéticos (Ags) orientados a la optimización global. Abordamos la resolución del problema inverso de localizar puntos de vertido de emisarios submarinos, para que la concentración de unos o varios contaminantes no supere unos límites preestablecidos, y al menor coste económico. Este problema es de muy dificultosa resolución por métodos deterministas, pues la función de coste es no convexa y no lineal. Así tenemos dos alternativas: considerar simplificaciones del problema de modo que podamos resolverlo con métodos matemáticos de optimziación de orientación "clásica" o determinista, o bien, frontarlo con técnicas heurísticas aplicadas a la optimziación. Esta segunda alternatiava es la explorada en esta tesisi y llevada a cabo mediante algoritmos evolutivos. Inicialemnte se consideraron únicamente los algoritmos Genéticos, pero en el avance del desarrollo de la Tesis, y en base a las primeras experiencias de prueba de la metodología, se estimó la oportunidad de proponer también un eficiente Método Evolutivo, basado en características de adaptabilidad de muestreadores a la hipersuperficie de búsqueda, y a la estructura de funcionamiento del proceso evolutivo de búsqueda heurístaca
