Optimización del diseño de una red de suministro de agua para un proyecto de expansión en la sabana de Bogotá (2020)
La necesidad de hacer eficientes y económicamente viables las grandes inversiones necesarias para la construcción de redes de abastecimiento de agua, hace que se preste especial atención al diseño de este tipo de sistemas. Concebir soluciones económicamente optimas y que garanticen un adecuado funcionamiento de los sistemas de acueducto es uno de los grandes retos que, durante las últimas tres décadas, han abordado numerosas investigaciones, las cuales han centrado sus esfuerzos en desarrollar metodologías de optimización que pudieran aplicarse a su diseño. En general, el diseño de redes de distribución de agua es un problema que por su complejidad se clasifica como NP-hard (Yates, Templeman, & Boffey, 1984); es decir que es un problema para el cual no se conoce ningún método determinístico que permita solucionarlo en un tiempo razonable. El problema radica esencialmente en la elección de los diámetros como variables de decisión. Las restricciones son funciones implícitas de estos mismos diámetros. Este trabajo se centra fundamentalmente en el dimensionamiento hidráulico de redes de distribución de agua, de modo que se cumplan una serie de requerimientos de servicio, entre los que se incluyen las condiciones mínimas y máximas de presión y velocidad en la red. Se desarrollaron en Python los algoritmos evolutivos conocidos como Algoritmo Genético (AG) y Particle Swarm Optimization (PSO), utilizando principalmente las librerías DEAP y EPANETTOOLS. En esta tesis se comparan los resultados obtenidos por los mencionados algoritmos evolutivos al aplicarlos en el diseño de una red real construida en la sabana de Bogotá y en una red en la que se han evaluado diversos algoritmos de optimización, que han sido ampliamente documentados en la literatura, la red de Hanoi. Las técnicas heurísticas desarrolladas, aunque no garantizan encontrar la solución óptima, contienen estrategias que permiten alcanzar los objetivos y encontrar soluciones cercanas a la óptima. En ocasiones es preferible encontrar al menos una solución aproximada, pero viable, aunque algunos pocos parámetros puedan no satisfacer estrictamente una restricción.