Distribución óptima de agentes en la irrigación de cultivos utilizando Diagramas de Voronoi
Este documento presenta un método para realizar la distribución óptima de agentes (e.g, drones) para la irrigación y ferti-irrigación de cultivos. Se abordan cuatro puntos principales. En primer lugar, se realiza la distribución de los sensores utilizando un método de esparcimiento en forma de hexág...
- Autores:
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Archila Cruz, Oscar Fabián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45303
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/45303
- Palabra clave:
- Control en tiempo real
Polígonos de Voronoi
Sistemas multiagente
Sensores
Drones
Riego
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Summary: | Este documento presenta un método para realizar la distribución óptima de agentes (e.g, drones) para la irrigación y ferti-irrigación de cultivos. Se abordan cuatro puntos principales. En primer lugar, se realiza la distribución de los sensores utilizando un método de esparcimiento en forma de hexágono, de esta forma se asegura una mayor cantidad de cobertura de los sensores. En este caso los sensores corresponden a la retroalimentación del sistema (humedad, acides, pH). La información recolectada de los sensores se traduce en una función de densidad que representa la necesidad de irrigación. En segundo lugar, se presenta la distribución de los agentes utilizando diagramas de Voronoi. El método consiste en planificar las áreas de irrigación para los agentes teniendo en cuenta la función de densidad y el efecto de los demás agentes, de esta forma, se establecen las áreas a irrigar de cada agente que corresponde a un área óptima de Voronoi. Por otra parte, se presenta el comportamiento del algoritmo a cambios en la función de densidad y la cantidad de agente con el objetivo de observar los cambios en la distribución de los agentes, Por último, se agregan restricciones al problema de optimización para tener en cuenta los tiempos de operación de los agentes y el efecto que esto conlleva en la distribución y la obtención de las áreas de Voronoi. |
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