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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.spa
dc.identifier.issn0120-6230-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/4154-
dc.description.abstractRESUMEN: Los 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.spa
dc.description.abstractABSTRACT: The 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.spa
dc.format.extent10spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Antioquia, Facultad de Ingenieríaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/*
dc.subjectAlgoritmos genéticos-
dc.subjectRedes neurales (informática)-
dc.titlePronóstico puntos críticos de la serie temporal "consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín,", usando algoritmos genéticosspa
dc.title.alternativeForecasting of critical points of the temporary series "electrical power consumption of the industrial sector in Medellín city", using genetic algorithmsspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.identifier.eissn2422-2844-
oaire.citationtitleRevista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquiaspa
oaire.citationstartpage95spa
oaire.citationendpage105spa
oaire.citationissue40spa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.localArtículo de investigaciónspa
dc.relation.ispartofjournalabbrevRev. Fac. Ing. Univ. Antioquiaspa
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