Implementación de la metaheurística FEPSO GIST mediante procesamiento paralelo: Aplicación al problema de balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión

El presente trabajo describe el diseño e implementación de la Metaheurística FEPSO GIST (Fuzzy Particle Swarm Optimization with Global-Individual Star Topology) bajo un paradigma de computación paralela, empleando la plataforma MPI (Message Passing Interface), y aplicada a la solución del problema d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Schweickardt, Gustavo, Casanova, Carlos, Universidad de Cuenca, Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca, DIUC
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Cuenca 2015
Materias:
Acceso en línea:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/21396
http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=ec/ec-003&d=12345678921396oai
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description El presente trabajo describe el diseño e implementación de la Metaheurística FEPSO GIST (Fuzzy Particle Swarm Optimization with Global-Individual Star Topology) bajo un paradigma de computación paralela, empleando la plataforma MPI (Message Passing Interface), y aplicada a la solución del problema de Balance de Cargas en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica en Baja Tensión (PBC SDEE BT). En primer lugar, se plantea el Problema PBC SDEE BT multiobjetivo, carente de solución por métodos de optimización clásica. En segundo lugar, se presenta el marco de trabajo sobre el cual las heurísticas poseen un amplio grado de aplicación, y donde la computación paralela se yergue como una aliada invaluable al intentar, al igual que los métodos heurísticos, acelerar la respuesta de algoritmos que requieren de un poder computacional superior al paradigma secuencial. Seguidamente, se describe el diseño del algoritmo FEPSO GIST, la alternativa elegida para su implementación en MPI, y los detalles a tener en cuenta para una mejor ejecución. Por último, Se presenta su aplicación en un PBC SDEE BT real.
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