Algoritmos de aproximaciones externas para resolver problemas semi-infinitos de contaminación ambiental
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Resumen
Introducción: Los enfoques tradicionales de gestión de la estimación integral de una función general no resuelven el problema de cumplir con las restricciones en cada punto del dominio. Esto se logra mediante una formulación semi-infinita del problema, en la que existen grandes posibilidades para modelar muchas situaciones prácticas de la ecología industrial. Algunos de ellos se presentan en este documento.
Objetivo: Basándose en estudios detallados ([1]-[3]) el propósito de este artículo es examinarlos y contribuir a difundir las aplicaciones de la programación semi-infinita (SIP) en la solución de problemas de control de contaminación ambiental.
Metodología: Para su solución numérica se aplica el algoritmo estocástico de aproximaciones externas. Los experimentos se realizan en MATLAB.
Resultados: Se presentan tres modelos, uno de ellos optimiza la potencia de emisiones de contaminación por fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área de ambiente. Segundo, optimiza la potencia de fuentes de polución con sus desplazamientos causado por el viento y el último optimiza la polución en áreas 3D entre un grupo de contaminantes y un grupo de purificadores.
Conclusiones: El problema de optimización de emisiones de las fuentes de contaminación teniendo en cuenta el área y sus desplazamientos por causa del viento puede ser modelado y resuelto como un problema de optimización semi-infinita. El criterio de parada del método utilizado no requiere solución de un problema adicional como normalmente sucede en este tipo de programación.
Descargas
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Los artículos publicados son de exclusiva responsabilidad de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones del comité editorial.
La Revista INGE CUC respeta los derechos morales de sus autores, los cuales ceden al comité editorial los derechos patrimoniales del material publicado. A su vez, los autores informan que el presente trabajo es inédito y no ha sido publicado anteriormente.
Todos los artículos están bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional.