Método y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificial

Los Algoritmos Genéticos son procedimientos adaptativos para la búsqueda de soluciones en espacios complejos inspirados en la evolución biológica, con patrones de operaciones basados en el principio Darwiniano de reproducción y supervivencia de los individuos que mejor se adaptan al entorno en que v...

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Autores:
Ballesteros Ricaurte, Javier Antonio
Guevara Pérez, Alonso
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/3309
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/3309
Palabra clave:
Fuzzy logic
Genetic algorithms
Artificial intelligence
Systems engineering
Computer science
Investigations
Analysis
Analytical modeling
Lógica difusa
Algoritmos genéticos
Inteligencia artificial
Ingeniería de sistemas
Ciencias computacionales
Investigaciones
Análisis
Reglas de inferencia
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description Los Algoritmos Genéticos son procedimientos adaptativos para la búsqueda de soluciones en espacios complejos inspirados en la evolución biológica, con patrones de operaciones basados en el principio Darwiniano de reproducción y supervivencia de los individuos que mejor se adaptan al entorno en que viven. En este trabajo se presenta un estudio sobre los Algoritmos Genéticos y la Lógica Difusa, en el desarrollo una metodología propuesta para replicar las funciones de un controlador (desconociendo su Firmware), utilizando procedimientos de obtención del conjunto de reglas de inferencia, agrupamiento difuso, para después aplicar el desarrollo del algoritmo genético simple con algunas alteraciones, buscando el objetivo del trabajo propuesto.
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En este trabajo se presenta un estudio sobre los Algoritmos Genéticos y la Lógica Difusa, en el desarrollo una metodología propuesta para replicar las funciones de un controlador (desconociendo su Firmware), utilizando procedimientos de obtención del conjunto de reglas de inferencia, agrupamiento difuso, para después aplicar el desarrollo del algoritmo genético simple con algunas alteraciones, buscando el objetivo del trabajo propuesto.Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESMRESUMEN ............................................................................................................ 14 MÉTODO Y PROCEDIMIENTOS DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES, BASADOS EN TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL15 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .................................... 15 OBJETIVOS .......................................................................................................... 16 Objetivo general .................................................................................................... 16 Objetivos específicos............................................................................................. 16 RESULTADOS ESPERADOS ............................................................................... 16 JUSTIFICACIÓN DEL TEMA ….………………………………………………………17 IMPORTANCIA DEL TEMA ……………………………………………………………17 INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 19 1. ESTADO DEL ARTE .................................................................................. 21 1.1 VISIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES.................................... 22 1.2 RECOCIDO SIMULADO ............................................................................. 24 1.3 ALGORITMOS GENÉTICOS ...................................................................... 24 1.4 ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS. .................................................................. 27 1.5 ALGORITMOS EVOLUTIVOS. ................................................................... 27 1.6 LÓGICA DIFUSA. ....................................................................................... 28 1.7 CONTROLADORES. .................................................................................. 30 1.8 TERMINOLOGÍA BIOLÓGICA. .................................................................. 32 1.8.1 Conceptos de Computación Evolutiva. ....................................................... 34 1.9 TEORÍA DE CONTROL. ............................................................................. 36 2 METODOLOGÍA DE CLONACIÓN ............................................................. 40 2.1 SELECCIÓN DE LOS MEDIOS Y/O SISTEMAS DE CLONAR .................. 41 2.2 DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE LA MUESTRA ............................. 41 2.3 AGRUPAMIENTO DIFUSO ("FUZZY C-MEANS") ..................................... 41 2.3.1 Creación de clusters …………………………………………………………………………43 2.3.2 Selección de los clusters de entrada y de salida .…………………………………44 2.4 INFERENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ............................................ 44 2.4.1 Creación de los cromosomas a partir de los clusters. ................................ 45 2.4.2 Codificación del cromosoma. ..................................................................... 46 2.4.3 Identificación de operadores genéticos. ..................................................... 47 2.4.4 Identificación de información de salida. ...................................................... 47 2.5 RESULTADOS ........................................................................................... 48 2.6 ALGORITMO GENÉTICO PROPUESTO ................................................... 48 2.6.1 Representación. ...................................................................................... 49 2.6.2 Población inicial. ..................................................................................... 51 2.6.3 Función de adecuación. .......................................................................... 52 2.6.4 Operadores Genéticos. ........................................................................... 52 2.6.4.1 Operador de Selección ….……………………………………………………53 2.6.4.2 Operador de Cruce ………………………………………………………….…55 2.6.4.3 Operador de mutación ……………………………………………………..….55 2.6.5 Parámetros.............................................................................................. 56 2.7 DISPOSITIVO CLONADO ................................................................... 57 3 INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES DEL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO COMO OBJETO DE REGULACIÓN .................................. 59 3.1 APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL (Ni) Y COBALTO (Co) DE LA TECNOLOGÍA CARON ...................................................................... 59 3.2 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES EN LA INSTALACIÓN INDUSTRIAL ................................................................................ 60 3.3 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EN LA INSTALACIÓN EXPERIMENTAL ................................................................................................... 64 3.3.1 Estudio de la cinética de la sedimentación selectiva de sulfuros de cobalto a partir de los licores carbonato – amoniacales. ...................................................... 65 3.3.2 Influencia del gasto de reactivos sobre el proceso de separación de cobalto ……………… ......................................................................................................... 66 3.3.3 Influencia del gasto de semilla en el proceso de separación de cobalto. 73 4 METODOLOGÍA DE APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO............................................................................................ 76 4.1 DESCOMPOSICIÓN DE LA TAREA DE SÍNTESIS ESTRUCTURAL DEL SISTEMA DE DIRECCIÓN DEL PROCESO ......................................................... 76 4.2 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS SUBSISTEMAS ESTABILIZADORES DE FRECUENCIA MEDIA ........................ 80 4.2.1 Realización practica del sistema de dirección del proceso teniendo en cuenta las circunstancias mencionadas anteriormente. .................................................... 81 4.2.2 Compensador ideal. ................................................................................ 82 4.3 ALGORITMOS PARA LA COMPENSACIÓN DE PERTURBACIONES Y SU AUTORREGULACIÓN .......................................................................................... 82 4.4 CARGA INFORMATIVA DE LA DIRECCIÓN DE ACCIÓN SOBRE LA VARIACIÓN DEL RÉGIMEN DE SEDIMENTACIÓN ............................................ 90 5 METODOLOGÍA APLICADA DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES .............................................................................................................................. 97 5.1. SELECCIÓN DEL SISTEMA (CASO DE ESTUDIO) .................................. 97 5.1.1 CONTROL DE SUPERVISIÓN ............................................................. 100 5.2. VOLUMEN DE LA MUESTRA .................................................................. 101 5.3. AGRUPAMIENTO DIFUSO ...................................................................... 102 5.4. INFENRENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ....................................... 110 5.4.1 Creación de los Cromosomas ............................................................... 111 5.4.2 Codificación de los cromosomas........................................................... 111 5.4.3 Operadores Genéticos .......................................................................... 111 5.4.4 Identificación de valores de salida ........................................................ 111 5.5. RESULTADOS ......................................................................................... 112 6 CONCLUSIONES ..................................................................................... 118 7 TRABAJOS FUTUROS ............................................................................ 119 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 120MaestríaThe Genetic Algorithms are procedures adapt for the search of solutions in complex spaces inspired by the biological evolution, with bosses of operations based on the principle Darwiniano of reproduction and survival of the individuals who better adapt to the environment in which they live. In this work one presents a study on the Genetic Algorithms and the Diffuse Logic, In the development a methodology proposed to answer the functions of a controller (not knowing your Firmware), using procedures of obtaining of the set of rules of inference, diffuse grouping, later to apply the development of the genetic simple algorithm with some alterations, looking for the aim of the proposed work.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaMétodo y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificialMethod and procedures for artificial cloning of controllers based on artificial intelligence techniqueMagíster en Ciencias ComputacionalesBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Ciencias Computacionalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMFuzzy logicGenetic algorithmsArtificial intelligenceSystems engineeringComputer scienceInvestigationsAnalysisAnalytical modelingLógica difusaAlgoritmos genéticosInteligencia artificialIngeniería de sistemasCiencias computacionalesInvestigacionesAnálisisReglas de inferenciaModelado análíticoBallesteros Ricaurte, Javier Antonio, Guevara Pérez, Alonso (2006). Método y procedimientos de clonación artificial de controladores basados en técnica de inteligencia artificial. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESM[1] BALLESTEROS RICAURTE, Javier A. y GUEVARA PÉREZ, Alonso. Clonación artificial de controladores basados en técnicas de inteligencia artificial. En: Cultura Científica. No. 2, Octubre - 2004. p. 73-77.[2] COELLO COELLO, Carlos A. "An Empirical Study of Evolutionary Techniques for Multiobjective Optimization in Engineering Design", PhD thesis, Department of Computer Science, Tulane University, New Orleans, Louisiana, USA, April 1996.[3] COELLO COELLO, Carlos A. Introducción a la Computación Evolutiva. México, Enero 2004. CINVESTAV-IPN, Departamento de Ingeniería Eléctrica.[4] COELLO COELLO, Carlos A. 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