ANALISIS DEL ALGORITMO "GHEST" EN EL DISEÑO OPTIMO DE REDES DE DISTRIBUCION DE AGUA

Abstract

[ES] El objetivo principal del trabajo consiste en analizar la idea detrás de un algoritmo evolutivo de reciente creación: el algoritmo GHEST para el dimensionamiento de las tuberías de una red de abastecimiento de agua. Como punto de partida, se dispone del modelo matemático de varias redes de abastecimiento de agua italianas (Blacksburg, Fossolo, New York Tunnels, Pescara y Langhirano). Estas redes presentan diferentes estructuras, tamaños y complejidad, siendo la mas compleja Langhirano con un total de 958 nudos y 1008 líneas (sumando tuberías, bombas y válvulas). A través del algoritmo genético desarrollado en la propia universidad de Bolonia, se plantea obtener la solución óptima en el diseño de diámetros. Este nuevo algoritmo, llamado ¿GHEST¿ (Genetic Heritage Evolution by Stochastic Transformation, o Evolución de la herencia genética mediante transformación estocástica) hace uso de términos estadísticos para obtener, mediante sucesivas iteraciones, soluciones cada vez más eficientes, evitando el bloqueo en mínimos locales. El guion del trabajo será el siguiente: - Abstracción. - Introducción. - Descripción general del algoritmo GHEST. -Cómo funciona el algoritmo. -Como ejecutar GHEST. -Preparar una red para trabajar con GHEST. -Aplicación del algoritmo. -Caso de estudio: Langhirano. -Caso de estudio: Blacksburg, Fossolo, New York Tunnels y Pescara. -Propuestas de mejora - Conclusiones. -Agradecimientos. -Referencias.

[EN] The main objective of the work consists of analysing the idea behind a recent evolutionary algorithm: the GHEST algorithm, for the design of the pipes of a water distribution network. As starting point, several mathematical italian models of networks (Blacksburg, Fossolo, New York Tunnels, Pescara y Langhirano) are provided. These networks are different in structure, size and complexity, being Langhirano the most complex with a total of 958 nodes and 1008 links (including pipes, pumps and valves). By means of the genetic algorithm developed at University of Bologna, the case of study consists of finding the optimal design of the diameters. This new algorithm, called "GHEST" (Genetic Heritage Evolution by Stochastic Transmission) makes use of stadistical terms to obtain, through multiple iterations, efficient solutions avoiding to get stuck in local minima. The index of the draft will be the folllowing one: -Abstract. -Introduction. - General descripcion of GHEST algorithm. -How the algorithm works. -How to run GHEST. -Preparing a network for GHEST. -Aplication of the algorithm. -Case of study: Langhirano's WDN. -Case of study: Blacksburg, Fossolo, New York Tunnels and Pescara. -Suggestions for improving. -Conclusions. -Aknowledgments. -References.