Optimización mixto entera no lineal multi-objetivo basada en PSO con aplicación al manejo integrado de malezas

Autores/as

  • Lucía Damiani Planta Piloto de Ingeniería Química, Universidad Nacional del Sur
  • Franco A. Molinari Departamento de Agronomía, Universidad Nacional del Sur y CERZOS UNS-CONIC
  • Mariano Frutos Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur e IIESS UNS-CONICET
  • Guillermo R. Chantre Departamento de Agronomía, Universidad Nacional del Sur y CERZOS UNS-CONIC
  • Aníbal M. Blanco Planta Piloto de Ingeniería Química, Universidad Nacional del Sur

Palabras clave:

optimización, PSO, MINLP-MO, Manejo Integrado de Malezas

Resumen

Se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en la metaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas restringidos se le incorporó una técnica basada en el total de las violaciones a las restricciones de cada partícula. Adicionalmente, para tratar variables binarias, se adoptó el método “Angle Modulation”, el cual agrega cuatro variables continuas adicionales que, a través de una función trigonométrica, van proporcionando los valores de todas las variables binarias a lo largo de la exploración. Finalmente, para abordar problemas multi-objetivo, se incorporó una metodología para identificar el frente de Pareto. El algoritmo desarrollado se probó sobre diferentes funciones benchmark de dos y tres objetivos, obteniéndose resultados satisfactorios. Las prestaciones de la herramienta desarrollada se ilustran mediante un caso de estudio de interés agronómico: el diseño de estrategias para el manejo integrado de malezas.

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Publicado

2022-07-21

Cómo citar

Damiani, L., Molinari, F. A., Frutos, M., Chantre, G. R., & Blanco, A. M. (2022). Optimización mixto entera no lineal multi-objetivo basada en PSO con aplicación al manejo integrado de malezas. SADIO Electronic Journal of Informatics and Operations Research, 21(2), 161-180. https://revistas.unlp.edu.ar/ejs/article/view/17669