Algoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas industriales
Introducción- En este trabajo se consideran áreas grandes con fuentes de emisiones de contaminación que en la mayoría de casos llega muy lejos de las zonas industriales. Usando modelación, monitoreo o pronósticos en los algoritmos de optimización se pueden analizar y ajustar los parámetros de la pro...
- Autores:
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Fedosova, Alina
Buitrago Suescún, Oscar Yecid
Fedosov, Valery
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12269
- Palabra clave:
- constrained optimization
air pollution
mathematical modeling
pollution norms
Nelder-Mead algorithm
optimización restringida
contaminación de aire
modelación matemática
regulación de contaminación
algoritmo de Nelder-Mead
- Rights
- openAccess
- License
- INGE CUC - 2021
| Summary: | Introducción- En este trabajo se consideran áreas grandes con fuentes de emisiones de contaminación que en la mayoría de casos llega muy lejos de las zonas industriales. Usando modelación, monitoreo o pronósticos en los algoritmos de optimización se pueden analizar y ajustar los parámetros de la propagación de la polución con el impacto negativo de las zonas industriales. Objetivo- El objetivo es la optimización y validación del modelo propuesto utilizando tres subconjuntos de fuentes de contaminación (las que pueden ser modificadas, las que se pueden modificar hasta cierto punto y las que no se pueden modificar). Metodología- Para la minimización se utilizó el procedimiento de Nelder-Mead de optimización clásica local [1] que mediante cambio de paso permite encontrar los extremos y además es útil para la optimización multiparamétrica. Resultados- Los resultados obtenidos permiten: la elección de tamaño de zonas industriales; la ubicación de industrias con fuentes condicionadas y aquellas sin restricciones; límites de optimización según el número de iteraciones o según la integral de las emisiones y la valoración de las consecuencias económicas de la solución. Conclusiones- El modelo matemático y algoritmo son relativamente sencillos para su aplicación y están abiertos para más complejidad. |
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