A new metaheuristic inspired by the vapour-liquid equilibrium for continuous optimization

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A new metaheuristic inspired by the vapour-liquid equilibrium for continuous optimization

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dc.contributor.author Cortés Toro, Enrique M.
dc.contributor.author Crawford, Broderick
dc.contributor.author Gómez Pulido, Juan Antonio
dc.contributor.author Soto de Giorgis, Ricardo
dc.contributor.author Lanza Gutiérrez, José Manuel
dc.date.accessioned 2019-10-25T11:48:08Z
dc.date.available 2019-10-25T11:48:08Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.issn 2076-3417
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10662/9876
dc.description.abstract En este artículo se describe una nueva metaheurística de optimización basada en el equilibrio vapor-líquido para resolver problemas de optimización altamente no lineales en dominios continuos. Durante la búsqueda de lo óptimo, el procedimiento realmente simula el estado de equilibrio vapor-líquido de múltiples sistemas químicos binarios. Cada variable de decisión del problema de optimización se comporta como la fracción molar del componente más ligero de un sistema químico binario. El estado de equilibrio de cada sistema se modifica varias veces, de forma independiente y gradual, en dos direcciones opuestas y a diferentes velocidades. Se buscan y evalúan las mejores condiciones termodinámicas de equilibrio para cada sistema para identificar el siguiente paso hacia la solución del problema de optimización. Mientras se realiza la búsqueda, el algoritmo acepta aleatoriamente soluciones inadecuadas. Este proceso se realiza de manera controlada estableciendo una probabilidad de aceptación mínima para reiniciar la exploración en otras áreas para evitar quedar atrapado en soluciones óptimas locales. Además, el rango de cada variable de decisión se reduce de forma autónoma durante la búsqueda. El algoritmo alcanza resultados competitivos con los obtenidos por otros algoritmos estocásticos al probar varias funciones de referencia, lo que nos permite concluir que nuestra metaheurística es una alternativa prometedora en el campo de la optimización. es_ES
dc.description.abstract In this article, a novel optimization metaheuristic based on the vapour-liquid equilibrium is described to solve highly nonlinear optimization problems in continuous domains. During the search for the optimum, the procedure truly simulates the vapour-liquid equilibrium state of multiple binary chemical systems. Each decision variable of the optimization problem behaves as the molar fraction of the lightest component of a binary chemical system. The equilibrium state of each system is modified several times, independently and gradually, in two opposite directions and at different rates. The best thermodynamic conditions of equilibrium for each system are searched and evaluated to identify the following step towards the solution of the optimization problem. While the search is carried out, the algorithm randomly accepts inadequate solutions. This process is done in a controlled way by setting a minimum acceptance probability to restart the exploration in other areas to prevent becoming trapped in local optimal solutions. Moreover, the range of each decision variable is reduced autonomously during the search. The algorithm reaches competitive results with those obtained by other stochastic algorithms when testing several benchmark functions, which allows us to conclude that our metaheuristic is a promising alternative in the optimization field. es_ES
dc.description.sponsorship • Pontificia Universidad Católica de Valparaiso. Ayuda para Enrique M. Cortés Toro • Gobierno de Extremadura y Fondos FEDER. Proyecto IB16002 y contrato TIN2016-76259-P (I+D+i), para Juan Antonio Gómez Pulido • CONICYT / FONDECYT / REGULAR / 1171243. Beca para Broderick Crawford • CONICYT / FONDECYT / REGULAR / 1160455. Beca para Ricardo Soto De Giorgis • Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Beca TEC2017-86722-C4-2-R, para José Manuel Lanza Gutiérrez es_ES
dc.format.extent 36 p. es_ES
dc.format.mimetype application/pdf en_US
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher MDPI es_ES
dc.rights Attribution 4.0 International *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ *
dc.subject Optimización es_ES
dc.subject Algoritmos de optimización es_ES
dc.subject Metaheurística es_ES
dc.subject Búsqueda local es_ES
dc.subject Optimization es_ES
dc.subject Optimization algorithms es_ES
dc.subject Metaheuristics es_ES
dc.subject Local search es_ES
dc.title A new metaheuristic inspired by the vapour-liquid equilibrium for continuous optimization es_ES
dc.type article es_ES
dc.description.version peerReviewed es_ES
europeana.type TEXT en_US
dc.rights.accessRights openAccess es_ES
dc.subject.unesco 1203.15 Heurística es_ES
europeana.dataProvider Universidad de Extremadura. España es_ES
dc.identifier.bibliographicCitation Cortés-Toro, E.M.; Crawford, B.; Gómez-Pulido, J.A.; Soto, R.; Lanza-Gutiérrez, J.M. A New Metaheuristic Inspired by the Vapour-Liquid Equilibrium for Continuous Optimization. Appl. Sci. 2018, 8, 2080 es_ES
dc.type.version publishedVersion es_ES
dc.contributor.affiliation Universidad de Playa Ancha. Chile es_ES
dc.contributor.affiliation Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones es_ES
dc.contributor.affiliation Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Chile
dc.contributor.affiliation Universidad Politécnica de Madrid
dc.relation.publisherversion https://www.mdpi.com/2076-3417/8/11/2080 es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.3390/app8112080 es_ES
dc.identifier.doi 10.3390/app8112080
dc.identifier.publicationtitle Applied sciences es_ES
dc.identifier.publicationissue 11 es_ES
dc.identifier.publicationfirstpage 1 es_ES
dc.identifier.publicationlastpage 36 es_ES
dc.identifier.publicationvolume 8, 2080 es_ES


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