%0 Journal Article
%T Aplicaci車n de algoritmos heur赤sticos en la construcci車n de la poblaci車n inicial de algoritmos gen谷ticos que resuelven el problema de planeamiento de la expansi車n de la transmisi車n Using traditional heuristic algorithms on an initial genetic algorithm population applied to the transmission expansion planning problem
%A Escobar Z. Antonio H.
%A Gallego R. Ram車n A.
%A Romero L. Rub谷n A.
%J Ingenier赤a e Investigaci車n
%D 2011
%I Universidad Nacional de Colombia
%X En este art赤culo se analiza el impacto de seleccionar poblaciones in赤ciales de buena calidad para ser usadas en algoritmos gen谷ticos, con el prop車sito de obtener mayor velocidad de convergencia y mejor calidad en las soluciones alcanzadas cuando se resuelve el problema del planeamiento de la expansi車n a largo plazo de los sistemas de transmisi車n de energ赤a el谷ctrica. Los sistemas de prueba que se analizan corresponden a sistemas de alta complejidad, tradicionalmente usados en la literatura especializada. Para generar soluciones in赤ciales de buena calidad se utilizan algoritmos heur赤sticos constructivos, particularmente los m芍s utilizados en problemas de planeamiento de la expansi車n de sistemas de transmisi車n. Se comparan los resultados obtenidos con los que entregan los algoritmos gen谷ticos que usan poblaciones iniciales aleatorias. Los resultados muestran que una poblaci車n inicial generada en forma heur赤stica permite obtener soluciones de mejor o igual calidad y con esfuerzos computacionales menores, cuando se resuelven sistemas el谷ctricos de gran complejidad.     This paper analyses the impact of choosing good initial populations for genetic algorithms regarding convergence speed and final solution quality. Test problems were taken from complex electricity distribution network expansion planning. Constructive heuristic algorithms were used to generate good initial populations, particularly those used in resolving transmission network expansion planning. The results were compared to those found by a genetic algorithm with random initial populations. The results showed that an efficiently generated initial population led to better solutions being found in less time when applied to low complexity electricity distribution networks and better quality solutions for highly complex networks when compared to a genetic algorithm using random initial populations.
%K planeamiento de redes de transmisi車n
%K algoritmos gen谷ticos
%K algoritmos heur赤sticos constructivos
%K metaheur赤stica
%K poblaci車n inicial.
%U http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/20534