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dc.contributor.authorTabares Ospina, Héctor Aníbal-
dc.contributor.authorHernández, Jesús-
dc.date.accessioned2016-08-22T15:47:13Z-
dc.date.available2016-08-22T15:47:13Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.citationH. Tabares y J. Hernández, "Pronóstico puntos críticos de la serie temporal "consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín,", usando algoritmos genéticos," Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 40, pp. 95-105, 2007.es_ES
dc.identifier.issn01206230-
dc.identifier.issn24222844 Ees_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/4154-
dc.descriptionLos algoritmos genéticos (AG) están inspirados en el principio darwiniano de la evolución de las especies y en la genética. Son algoritmos probabilísticos que ofrecen un mecanismo de búsqueda paralela y adaptativa, basado en el principio de supervivencia de los más aptos y en la reproducción. Este artículo presenta una introducción a los fundamentos de los AG. También enseña el simulador software AG_UdeA desarrollado con un propósito didáctico para la enseñanza de los AG. El principal aporte consiste en la aplicación de los AG para pronosticar los puntos críticos de consumo de energía eléctrica del sector industrial de la ciudad de Medellín para un período de 24 horas.es_ES
dc.description.abstractThe Genetic Algorithms (GA) are inspired by the Darwin's principle of the evolution of the species and the genetic. They are probabilistic algorithms that offer an adaptative and parallel search mechanism, based in the principle of survival of the most capable and in the reproduction. This article presents an introduction to the foundations of the GA. Also we show the software simulator AG_UdeA developed with a didactic purpose for the teaching of the GA. The main contribution consists on the application of the GA to predict the critical points for electrical power consumption in the industrial sector in Medellín city for a period of 24 hours.es_ES
dc.format.extent95-105es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad de Antioquia, Facultad de Ingenieríaes_ES
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.sourceinstname: Universidad de Antioquiaes_ES
dc.sourcereponame: Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaes_ES
dc.sourceRevista Facultad de Ingenieríaes_ES
dc.subjectAlgoritmos genéticoses_ES
dc.subjectRedes neurales (informática)es_ES
dc.titlePronóstico puntos críticos de la serie temporal "consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín,", usando algoritmos genéticoses_ES
dc.title.alternativeForecasting of critical points of the temporary series "electrical power consumption of the industrial sector in Medellín city", using genetic algorithmses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.relation.numero40es_ES
dc.source.tituloRevistaAbreviadaRev. Fac. Ing. Univ. Antioquiaes_ES
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