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:
-
Fedossova, Alina
Buitrago Suescún, Oscar Yecid
Fedosov, Valery
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/10307
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- Palabra clave:
- Optimización restringida
Contaminación de aire
Modelación matemática
Regulación de contaminación
Algoritmo de Nelder-Mead
Constrained optimization
Air pollution
Mathematical modeling
Pollution norms
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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, el cual 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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[1] J. A. Nelder y R. A. Mead, “A simplex method for function minimization”, Comp Jour, vol. 7, no. 4, pp. 441–461, 1965. https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308 [2] Autores, 2017 [3] Autores, 2018 [4] O. V. Lozhkina, V. V. Popov & A. D. Kuznetsova, “Analysis of the physic-mathematical models atmospheric diffusion for estimation of the influence”, vestnik, no. 1, pp. 59–66, 2012. Available: https://cyberleninka. ru/article/n/analiz-fiziko-matematicheskih-modeley-atmosfernoy-diffuzii-primenitelno-k-otsenkamvozdeystviya-avtotransporta-na-gorodskuyu-sredu [5] A. B. Belikhov, D. L. Legotin & A. K. Sukhov, “Modelos modernos computacionales de difusión de polución en la atmosfera”, vestnik, no. 1, pp. 14–19, 2013. Available: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennyekompyuternye-modeli-rasprostraneniya-zagryaznyayuschih-veschestv-v-atmosfere [6] B. Y. Kuritskiy, Optimizacion alrededor de nosotros. MO, URSS: Ingeniería mecánica, 2018. [7] Autores, 2015. |
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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, el cual 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.Introduction— In this work large areas with sources of pollution emissions are considered, and in most cases they go far beyond industrial areas. Using modeling, monitoring or forecasting in the optimization algorithms, the pollution propagation parameters can be analyzed and ajusted with the negative impact of industrial areas. Objective— The objective is to optimize the proposed model using three subsets (reformed without restrictions, with restrictions and not reformed) of pollution sources and their validation. Methodology— For the minimization, the NelderMead procedure of local classical optimization was used, which by changing the pitch can find the extremes quite accurate and, in addition, serves for multi-parameter optimization. Results— The results obtained allow: the choice of industrial zones size, the location of industries with conditional sources and without restrictions, optimization limits according to the number of iterations or according to the integral of the emissions and valuation of the economic consequences of the solution. Conclusions— The mathematical model and algorithm are quite simple in their application and are open for more complexity.9 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaColombiahttps://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2802Algoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas industrialesThe algorithm of constrained minimization of pollution around industrial zonesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85INGE CUC[1] J. A. Nelder y R. A. Mead, “A simplex method for function minimization”, Comp Jour, vol. 7, no. 4, pp. 441–461, 1965. https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308[2] Autores, 2017[3] Autores, 2018[4] O. V. Lozhkina, V. V. Popov & A. D. Kuznetsova, “Analysis of the physic-mathematical models atmospheric diffusion for estimation of the influence”, vestnik, no. 1, pp. 59–66, 2012. Available: https://cyberleninka. ru/article/n/analiz-fiziko-matematicheskih-modeley-atmosfernoy-diffuzii-primenitelno-k-otsenkamvozdeystviya-avtotransporta-na-gorodskuyu-sredu[5] A. B. Belikhov, D. L. Legotin & A. K. Sukhov, “Modelos modernos computacionales de difusión de polución en la atmosfera”, vestnik, no. 1, pp. 14–19, 2013. Available: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennyekompyuternye-modeli-rasprostraneniya-zagryaznyayuschih-veschestv-v-atmosfere[6] B. Y. Kuritskiy, Optimizacion alrededor de nosotros. MO, URSS: Ingeniería mecánica, 2018.[7] Autores, 2015.238230117Optimización restringidaContaminación de aireModelación matemáticaRegulación de contaminaciónAlgoritmo de Nelder-MeadConstrained optimizationAir pollutionMathematical modelingPollution normsNelder-Mead algorithmPublicationORIGINALAlgoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas industriales.pdfAlgoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas industriales.pdfArtículoapplication/pdf714987https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/075e78da-4876-4fa2-bb3e-a6a110f6b1e6/download4f36fa5f12448b121789789a74392afeMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/165fee03-48c5-4912-8ca7-9f8d90eb9e28/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTAlgoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas industriales.pdf.txtAlgoritmo de minimización restringida de la contaminación alrededor de zonas 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