High visibility: indexed by the Science Citation Index Expanded, the Social Sciences Citation Index (Web of Science) and other databases. Impact Factor: 3.390 (2020)
Deadline for manuscript submissions: 30 September 2022.
Special Issue Editors
Guest Editor
Prof. Dr. Víctor Yepes
Concrete Science and Technology Institute (ICITECH), Department of Construction Engineering and Civil Engineering Projects, Universitat Politècnica de València Valencia, Spain Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Guest Editor
Prof. Dr. Moacir Kripka
Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil Interests: structural analysis; optimization; building; engineering optimization; civil engineering; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; simulated annealing; optimization software
Special Issue Information
Dear Colleagues,
This Special Issue is the 2nd edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure. The recently established Sustainable Development Goals call for a paradigm shift in the way buildings and infrastructures are conceived. The construction industry is a main source of environmental impacts, given its great material consumption and energy demands. It is also a major contributor to the economic growth of regions through the provision of useful infrastructure and generation of employment, among others. Conventional approaches underlying current building design practices fall short of covering the relevant environmental and social implications derived from inappropriate design, construction, and planning. The development of adequate sustainable design strategies is therefore becoming extremely relevant with regard to the achievement of the United Nations 2030 Agenda Goals for Sustainable Development.
This Special Issue aims to increase knowledge on sustainable design practices by highlighting the actual research trends that explore efficient ways to reduce the environmental consequences related to the construction industry while promoting social wellbeing and economic development. These objectives include but are not limited to:
Life-cycle-oriented building and infrastructure design;
Design optimization based on sustainable criteria;
Maintenance design towards sustainability;
Inclusion of social impacts in the design of buildings and infrastructures;
Resilience and sustainability;
Use of sustainable materials;
Decision-making processes that effectively integrate economic, environmental, and social aspects.
Papers selected for this Special Issue will be subject to a rigorous peer-review procedure with the aim of rapid and wide dissemination of research results, developments, and applications.
Submission
Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All papers will be peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and will be listed together on the special issue website. Research articles, review articles as well as short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 100 words) can be sent to the Editorial Office for announcement on this website.
Submitted manuscripts should not have been published previously, nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. International Journal of Environmental Research and Public Health is an international peer-reviewed open access semimonthly journal published by MDPI.
Keywords
Sustainable design and construction
Life cycle assessment
Sustainability in decision making
Green buildings
Sustainable maintenance
Resilient structures
Sustainable materials
Social life cycle assessment
Sustainable management of infrastructures
Multiobjective optimization for sustainable development
This scientific event is a new edition of the High Performance and Optimum Design of Structures and Materials Conference and follows that originated in Southampton as long ago as 1989 and the Structures under Shock and Impact that started in Cambridge, Massachusetts, also in 1989.
The use of novel materials and new structural concepts nowadays is not restricted to highly technical areas like aerospace, aeronautical applications or the automotive industry, but affects all engineering fields including those such as civil engineering and architecture. The conference addresses issues involving advanced types of structures, particularly those based on new concepts. Contributions will highlight the latest development in design and manufacturing issues.
Most high-performance structures require the development of a generation of new materials, which can more easily resist a range of external stimuli or react in a non-conventional manner. Particular emphasis will be placed on intelligent structures and materials as well as the application of computational methods for their modelling, control and management.
The conference also addresses the topic of design optimisation. Contributions on numerical methods and different optimisation techniques are also welcome, as well as papers on new software. Optimisation problems of interest to the meeting involve those related to size, shape and topology of structures and materials. Optimisation techniques have much to offer to those involved in the design of new industrial products, as the appearance of powerful commercial computer codes has created a fertile field for the incorporation of optimisation in the design process in all engineering disciplines.
The performance of the structures under shock and impact loads is another objective of the meeting. The increasing need to protect civilian infrastructure and industrial facilities against unintentional loads arising from accidental impact and explosion events as well as terrorist attacks is reflected in the sustained interest worldwide. While advances have been made in the last decades, many challenges remain, such as developing more effective and efficient blast and impact mitigation approaches than those that currently exist or assessing the uncertainties associated with large and small scale testing and validation of numerical and analytical models. All of that aimed to a better understanding of critical issues relating to the testing behaviour, modelling and analyses of protective structures against blast and impact loading.
The meeting will provide a friendly and useful forum for the interchange of ideas and interaction amongst researchers, designers and scholars in the community to share advances in the scientific fields related to the conference topics.
All conference papers are archived in the Wessex Institute eLibrary (www.witpress.com/elibrary) where they are easily and permanently available in Open Access format to the international community.
Conference Topics
The following list covers some of the topics to be presented at HPSM/OPTI/SUSI 2022. Papers on other subjects related to the objectives of the conference are also welcome.
Composite materials
Material characterisation
Natural fibre composites
Nanocomposites
Green composites
Composites for automotive applications
Transformable structures
Environmentally friendly and sustainable structures
Reliability-based design optimisation
Non-deterministic approaches
Evolutionary methods in optimisation
Aerospace structures
Biomechanics application
Lightweight structures
Design for sustainability
Design for durability
Lifecycle assessment
Structural reliability
Smart materials and structures
Optimization of civil engineering structures
Optimization in mechanical engineering
Optimization in the car industry
Design optimization of tall buildings
Metaheuristic algorithms
New algorithms for size and topology optimisation
BIM tools for design optimization
Emerging materials
Impact and blast loading
Energy-absorbing issues
Computational and experimental results
Response of reinforced concrete under impact
Seismic behaviour
Protection of existing structures
Industrial accidents and explosions
Security issues
Response of composite structures to blast and impact
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. En este caso se ha desarrollado una aplicación para la optimización de una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El objetivo de este artículo es establecer un marco internacional para la gestión sostenible de proyectos en ingeniería, completar la investigación en este campo y proponer una base teórica para el establecimiento de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo adopta como método de investigación la revisión de la literatura, un algoritmo de programación matemática y el estudio de casos. La revisión de la literatura analizó los resultados de 21 años de investigación en este campo. Como resultado, se constató que el sistema de gestión de proyectos presenta deficiencias. Se estableció un modelo matemático para analizar la composición y los elementos del sistema optimizado de gestión de proyectos internacionales. La investigación de casos seleccionó grandes puentes para su análisis y verificó la superioridad y viabilidad del sistema teórico propuesto. La aportación de esta nueva investigación radica en el establecimiento de un modelo de sistema de gestión de proyectos internacional completo; en la integración del desarrollo sostenible con la gestión de proyectos; y en la propuesta de nuevos marcos de investigación y modelos de gestión para promover el desarrollo sostenible de la industria de la construcción.
Abstract:
The aim of this paper is to establish an international framework for sustainable project management in engineering, to make up the lack of research in this field, and to propose a scientific theoretical basis for the establishment of a new project management system. The article adopts literature review, mathematical programming algorithm and case study as the research method. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed the results of 21-year research in this field. As a result, the project management system was found to have defects and deficiencies. A mathematical model was established to analyze the composition and elements of the optimized international project management system. The case study research selected large bridges for analysis and verified the superiority and practicability of the theoretical system. Thus, the goal of sustainable development of bridges was achieved. The value of this re-search lies in establishing a comprehensive international project management system model; truly integrating sustainable development with project management; providing new research frames and management models to promote the sustainable development of the construction industry.
Figura 1. Necesidad de gestión de inventarios en una obra. https://www.interempresas.net/Robotica/Articulos/255497-Procesos-de-digitalizacion-en-las-obras-de-construccion.html
Los inventarios son provisiones de artículos en espera de su utilización posterior, cuya utilidad depende de la cantidad, momento y lugar de su necesidad. En el entorno de la maquinaria, los constituyen desde las propias máquinas a las piezas de recambio u otros elementos necesarios para su funcionamiento. En general, los inventarios, existencias o stocks, evitan la escasez cuando la demanda futura del artículo sea incierta, para aprovechar la economía de escala que supone la solicitud de grandes cantidades a costos menores y para mantener el flujo de trabajo en los procesos productivos. No obstante, los artículos ociosos de inventario inmovilizan fondos y precisan de recursos para su almacenaje y mantenimiento, siendo en algún caso perecederos. Ello obliga al compromiso entre las ventajas aportadas por los grandes inventarios y los costes que suponen mantenerlos. La gestión de inventarios será la técnica que ayuda a los gerentes a determinar cuándo deben reabastecerse las existencias actuales y en qué cantidad. La gestión de las máquinas y repuestos, dichas funciones se realizan en los parques de maquinaria.
Componentes del coste de un sistema de inventarios
Una política de inventarios busca el mínimo coste esperado para un período determinado, por tanto, se deben estimar los diversos componentes que lo integran:
El coste del pedido o de organización, se asocia con el reabastecimiento de un inventario, siendo independiente del número de unidades pedidas. Incluye los tiempos de oficina y administrativos, cargos por fax, teléfonos, y otros como los gastos generales de la empresa.
Cada unidad pedida incurre en un coste de compra, que es un coste directo por unidad. Esta cifra puede depender del número de unidades pedidas, debido a los descuentos por cantidad.
El coste de conservación por período de tiempo para cada artículo del inventario incluye los gastos de almacenamiento (almacén, seguro, mermas de existencias, personal, etc.), y los costes de oportunidad del dinero comprometido en las existencias.
El coste de déficit o desabastecimiento es el asociado con la insatisfacción de la demanda. Pueden ser explícitos si existen penalizaciones al proveedor cada vez que exista una ruptura o cuando la venta de un producto se pierde, e implícitos, asociados a la insatisfacción del cliente y pérdidas de futuras ventas y de credibilidad. Cuando los artículos no se surten, además de estos costes fijos, los costes de déficit pueden incluir costes explícitos e implícitos por cada unidad de tiempo que un artículo sigue sin ser suministrado.
Modelos de demanda y gestión de existencias
Se entiende por control de existencias, el abastecimiento de la cantidad y calidad necesarias de elementos dados, en el momento y en el lugar en que se necesita, con la menor inversión posible. La gestión de existencias trata de minimizar los costes, buscando el compromiso entre el ahorro producido por un stock determinado y los gastos producidos al almacenarlo.
La mera posesión de las máquinas supone gastos fijos elevados, así pues, no resulta económico tener los equipos parados. A ello se suman los costes del propio almacén. Todo ello indica que los inventarios deben ser los estrictamente necesarios. La empresa constructora se encuentra presionada por fuerzas de sentido opuesto a la hora de determinar el volumen de existencias conveniente. Se trata de un problema de equilibrio, para cuya resolución se han formulado distintos modelos.
Los modelos de gestión de inventarios permiten dimensionar el almacén minimizando los costes de posesión y renovación de existencias para evitar las rupturas del inventario. En los parques de maquinaria, el volumen de reserva deberá minimizar los costes que por depreciación, mantenimiento y almacenaje de las máquinas, se sumen a los que se incurren si se paralizan o retrasan las obras por falta de suministro. Se recomiendan unos stocks reducidos para disminuir los recursos financieros destinados a los inventarios y sus gastos correspondientes.
La gestión de un almacén con artículos diferentes debe considerar la relación entre la demanda de cualquiera de ellos. La demanda de un artículo es independiente si no afecta a la demanda de los demás, en caso contrario es dependiente. La demanda determinística de un artículo es la que se conoce con certeza, mientras la probabilística está sujeta a la incertidumbre y variabilidad.
Si en un sistema de coordenadas representamos la cantidad de existencias y el tiempo, se obtiene la clásica curva en forma de “dientes de sierra” que representa la evolución temporal de las existencias. En la Figura 2 se representa una evolución de una demanda determinista y constante, fenómeno poco frecuente en la realidad, con un volumen de pedido S durante el periodo de reaprovisionamiento T.
Figura 2. Evolución temporal del stock
Con este modelo determinista y constante, es necesario conocer el punto de pedido Sm, es decir, el número de unidades suficientes para hacer frente a la demanda durante el plazo de entrega l. Cuando el ritmo de salidas del parque y el de entradas son conocidos, no deben producirse rupturas. Sin embargo, como dichas variables son aleatorias, es necesario recurrir al stock de seguridad Se, también llamado stock de protección, de reserva o de acopio. Éste se define como el volumen de existencias que tenemos en almacén por encima de lo que se necesita habitualmente, para afrontar las fluctuaciones en exceso de la demanda, a los retrasos imprevistos en la recepción de los pedidos, o a ambos.
Cuando la demanda es variable existen diversos sistemas de gestión de inventarios o políticas de pedidos:
Sistema de la cantidad fija de pedido: El reaprovisionamiento se realiza cuando el inventario llega a un cierto nivel previamente especificado. El tiempo entre pedidos suele ser desigual. Esta política también se denomina revisión continua, pues requiere revisar el inventario frecuentemente para determinar cuándo se alcanza el punto de pedido. En la mayoría de los casos, se deja cierto margen o stock de seguridad.
Sistema de restablecimiento del nivel máximo de stock: Cada intervalo fijo de tiempo se reabastece el almacén al nivel máximo previsto de existencias. La cantidad pedida cada vez varía. Esta política también se denomina revisión periódica pues requiere inspeccionar el nivel de inventario cada cierto tiempo. Presenta el inconveniente de inducir mayores niveles de almacenamientos, que puede paliarse en buena parte incrementando la frecuencia de los pedidos y consecuentemente de los aprovisionamientos.
Sistema de los dos almacenes o restablecimiento condicional: La diferencia con el anterior consiste en que si al final del período establecido (final de mes, por ejemplo), no se ha bajado de determinado nivel de existencias, no se realiza el pedido. El proceso se repite en los períodos sucesivos, restableciendo o no el stock inicial en función del agotamiento hasta cierto nivel de las existencias iniciales o “primer almacén”.
Cuando la demanda es de un solo producto, podemos aplicar el modelo de Wilson o de la cantidad económica del pedido. Es un modelo matemático usado como base para la gestión de existencias en el que la demanda y el plazo de entrega son determinísticos, no permitiéndose los déficits y abasteciéndose el almacén por lotes. Así se obtiene una cantidad en inventario que hace mínima la suma de los gastos en pedidos (correo, teléfono, recepción de los materiales, inspección y trámites administrativos) y los gastos de mantenimiento de las existencias (almacenamiento, financiero y manejo de materiales). En este caso se demuestra que:
donde:
Q = Cantidad económica a pedir en el periodo considerado.
C = Consumo en el periodo considerado.
S = Coste de pedido por pedido.
I = Coste de mantenimiento por unidad de artículo y unidad de tiempo.
En el siguiente vídeo tenéis un ejercicio resuelto del modelo de Wilson:
Existen otras técnicas interesantes para realizar una gestión de existencias eficaz, y que consideran en mayor o menor medida la complejidad de una planta de producción: la planificación de necesidades de materiales (Materials requirement planning MRP), la planificación de recursos de fabricación y los sistemas de inventarios “justo a tiempo” (Just in time JIT).
Planificación de necesidades de materiales: Apropiada cuando las demandas de los artículos individuales dependen de la demanda del producto final en el que se usan como componentes. Proporciona no solo las cantidades de los lotes y los puntos de pedido, sino también un calendario de cuándo se necesita cada artículo y en qué cantidades, durante un proceso de producción, basándose en los costes de organización y de conservación involucrados.
Planificación de recursos de fabricación: Es un desarrollo del sistema anterior en el cual no solo se controlan los inventarios, sino que se coordinan todos los recursos y actividades de los distintos departamentos. Se coordina fabricación, ventas, compras, finanzas e ingeniería. En construcciones civiles, integrarían todos los departamentos de una obra concreta, en coordinación con sus proveedores.
Sistemas “justo a tiempo”: Ideados con el objeto de reducir a cero los stocks de una empresa, de forma que los suministradores aportan sus productos en el momento que se precisan. Ello supone minimizar los costes relativos a los stocks, para lo cual se precisa que los flujos de producción sean estables, que se simplifiquen los trabajos al máximo, que estén ubicados con corrección en los lugares de producción, y que exista una verdadera coordinación entre todos los integrantes de los procesos productivos.
En el diseño de puentes, es necesario modelar muchas variables como los materiales, las dimensiones de la sección transversal, las armaduras de refuerzo y el pretensado para evaluar el rendimiento estructural. Se pretende aumentar la eficiencia y satisfacer los estados límite últimos y de servicio impuestos por el código estructural. En este trabajo se presenta una herramienta informática para analizar los puentes de carretera de vigas continuas de sección en cajón de hormigón postesado para minimizar el coste y proporcionar las variables óptimas de diseño. El programa comprende seis módulos para realizar el proceso de optimización, el análisis por elementos finitos y la verificación de los estados límite. La metodología se define y se aplica a un caso práctico. Un algoritmo de búsqueda de armonía (HS) optimiza 33 variables que definen un puente de tres vanos situado en una región costera. Sin embargo, el mismo procedimiento podría aplicarse para optimizar cualquier estructura. Esta herramienta permite definir los parámetros fijos y las variables optimizadas por el algoritmo heurístico. Además el resultado proporciona reglas útiles para guiar a los ingenieros en el diseño de puentes de carretera de sección en cajón.
Este trabajo describe la introducción de la metodología de superficie de respuesta en un curso de postgrado. Este caso se realiza en la asignatura de “Modelos predictivos y de optimización de estructuras de hormigón“. Esta asignatura se enmarca en el Plan de Estudios del Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón. Los estudiantes aprenden aquí conceptos como la optimización de estructuras mediante algoritmos heurísticos, la toma de decisiones multicriterio, técnicas de diseño de experimentos y metamodelos como la superficie de respuesta para obtener resultados óptimos. En este caso de estudio, el objetivo es obtener una solución óptima de un muro de hormigón armado, utilizando las emisiones de CO2 como función objetivo para reducir su impacto. Para aplicar esta metodología, los estudiantes aprovechan programas comerciales. Por un lado, para realizar el análisis estadístico que permita obtener la superficie de respuesta se utiliza Minitab. Por otro lado, los estudiantes comprueban la resistencia de la estructura utilizando el software de cálculo estructural Cype. Como resultado de esta metodología se consigue que los estudiantes alcancen un mejor nivel en competencias transversales, como el diseño y el proyecto, el pensamiento crítico, el análisis y la resolución de problemas o el uso de software específico. En este trabajo se presentan futuros estudios de investigación relacionados con el uso de técnicas de optimización de estructuras por parte de los estudiantes aplicando otras técnicas de optimización diferentes.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V. (2021). Application of the response surface methodology in a postgraduate optimization course. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March, 2021, pp. 869-878, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2) un artículo que trata sobre el uso de distintas técnicas heurísticas para optimizar una pasarela de sección mixta hormigón-acero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La importancia de la construcción en el consumo de recursos naturales está llevando a los profesionales del diseño estructural a crear diseños de estructuras más eficientes que reduzcan tanto las emisiones como la energía consumida. En este trabajo se presenta un proceso automatizado para obtener diseños óptimos energéticos de muros de contrafuertes. Se consideraron dos funciones objetivo para comparar la diferencia entre una optimización de costes y una optimización de energía incorporada. Para alcanzar el mejor diseño para cada criterio de optimización, se ajustaron los parámetros del algoritmo. Este estudio utilizó un algoritmo híbrido de optimización simulada para obtener los valores de la geometría, las resistencias del hormigón y las cantidades de hormigón y materiales. La relación entre todas las variables geométricas y la altura del muro se obtuvo ajustando las funciones lineales y parabólicas. Se encontró que la optimización de los costes y de la energía están vinculados. Una reducción de costes de 1 euro lleva asociada una reducción del consumo energético de 4,54 kWh. Para conseguir un diseño de baja energía, se recomienda reducir la distancia entre los contrafuertes con respecto a la optimización económica. Esta disminución permite reducir los refuerzos necesarios para resistir la flexión del alzado. La diferencia entre los resultados de las variables geométricas de la cimentación para los dos objetivos de optimización apenas revela variaciones entre ellos. Este trabajo proporciona a los técnicos algunas reglas prácticas de diseño óptimo. Además, compara los diseños obtenidos mediante estos dos objetivos de optimización con las recomendaciones de diseño tradicionales.
The importance of construction in the consumption of natural resources is leading structural design professionals to create more efficient structure designs that reduce emissions as well as the energy consumed. This paper presents an automated process to obtain low embodied energy buttressed earth-retaining wall optimum designs. Two objective functions were considered to compare the difference between a cost optimization and an embodied energy optimization. To reach the best design for every optimization criterion, a tuning of the algorithm parameters was carried out. This study used a hybrid simulated optimization algorithm to obtain the values of the geometry, the concrete resistances, and the amounts of concrete and materials to obtain an optimum buttressed earth-retaining wall low embodied energy design. The relation between all the geometric variables and the wall height was obtained by adjusting the linear and parabolic functions. A relationship was found between the two optimization criteria, and it can be concluded that cost and energy optimization are linked. This allows us to state that a cost reduction of €1 has an associated energy consumption reduction of 4.54 kWh. To achieve a low embodied energy design, it is recommended to reduce the distance between buttresses with respect to economic optimization. This decrease allows a reduction in the reinforcing steel needed to resist stem bending. The difference between the results of the geometric variables of the foundation for the two-optimization objectives reveals hardly any variation between them. This work gives technicians some rules to get optimum cost and embodied energy design. Furthermore, it compares designs obtained through these two optimization objectives with traditional design recommendations.
Keywords:
Heuristic optimization; energy savings; sustainable construction; buttressed earth-retaining walls
¡Han acabado los dos primeros estudiantes con el Doble Máster de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos e Ingeniería del Hormigón de la Universitat Politècnica de València! En efecto, hoy 10 de diciembre de 2020, Lorena Yepes Bellver y Alejandro Brun Izquierdo han presentado sus Trabajos Final de Máster correspondientes. El TFM de Alejandro Brun fue “Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging”, mientras que el de Lorena Yepes fue “Diseño óptimo de tableros de puentes losa pretensados aligerados frente a emisiones de CO2 utilizando metamodelos”. Ambos obtuvieron la máxima calificación de 10 Matrícula de Honor y fueron tutorados por el profesor Julián Alcalá, de nuestro grupo de investigación. ¡Enhorabuena a todos ellos!
El Máster Universitario en Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos (en adelante MUICCP) habilita para ejercer la profesión de Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos, mientras que el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (en adelante MUIH) está orientado al campo de la ingeniería del hormigón, tanto desde el punto de vista de los materiales constituyentes como desde el punto de vista estructural, tanto desde el punto de vista profesional como científico. En este caso concreto un alumno que quiera adquirir las competencias profesionales para ejercer como Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos y, además, quiera una especialización profesional o investigadora en ingeniería del hormigón, debería cursar ambos másteres.
En consecuencia, el doble título permite adquirir las competencias de ambos másteres a través de una trayectoria académica integrada. Todo ello con un coste temporal y económico inferior al que representa la obtención de ambos másteres de manera individualizada. De este modo, un estudiante del MUICCP, en lugar de cursar los 120 ECTS del MUICCP y los 90 ECTS del MUIH, cursa únicamente un total de 165 ECTS, representando así un ahorro de 45 ECTS y de un cuatrimestre docente.
A continuación recojo uno de los primeros trabajos que hizo nuestro grupo de investigación en el año 2005 sobre optimización heurística de estructuras de hormigón. Se trata de la optimización mediante varias heurísticas (máximo gradiente, aceptación por umbrales y recocido simulado) de un pórtico de paso de carretera de hormigón armado. En este caso se consideraron 28 variables para definir una solución de pórtico. Este artículo se publicó en la revista Hormigón y Acero. Espero que os sea de interés.
Referencia:
CARRERA, J.M.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2005). Optimización heurística de pórticos de paso de carretera de hormigón armado.Hormigón y Acero, 236: 85-95.
Charles Darwin en una fotografía tomada por J.M. Cameron en 1869.
Resulta fascinante comprobar cómo aplicando los mecanismos básicos de la evolución ya descrita por Darwin en su obra fundamental, El origen de las especies por medio de la selección natural, o la preservación de las razas preferidas en la lucha por la vida, publicada en 1859, se pueden generar algoritmos capaces de optimizar problemas complejos. Este tipo de metaheurísticas inspiradas en la Naturaleza ya se comentaron en artículos anteriores cuando hablamos de la optimización por colonias de hormigas o de la cristalización simulada. Aunque es un algoritmo ampliamente conocido por la comunidad científica, voy a intentar dar un par de pinceladas con el único afán de divulgar esta técnica. La verdad es que las implicaciones filosóficas que subyacen tras la teoría de Darwin son de una profundidad difícil de entender cuando se lleva a sus últimos extremos. Pero el caso es que estos algoritmos funcionan perfectamente en la optimización de estructuras de hormigón, problemas de transporte y otros problemas difíciles de optimización combinatoria.
Para aquellos interesados, os paso en las referencias un par de artículos donde hemos aplicado los algoritmos genéticos para optimizar rutas de transporte aéreo o pilas de puente huecas de hormigón armado.
Sin embargo, para aquellos otros que queráis un buen libro para pensar, os recomiendo “La peligrosa idea de Darwin”, de Daniel C. Dennett. A más de uno le hará remover los cimientos más profundos de sus creencias. Os paso la referencia al final.
Básicamente, los algoritmos genéticos “Genetic Algorithms, GA”, simulan el proceso de evolución de las especies que se reproducen sexualmente. De manera muy general, se puede decir que en la evolución de los seres vivos, el problema al que cada individuo se enfrenta diariamente es el de la supervivencia. Para ello cuenta, entre otras, con las habilidades innatas provistas en su material genético. A nivel de los genes, el problema consiste en la búsqueda de aquellas adaptaciones beneficiosas en un medio hostil y cambiante. Debido en parte a la selección natural, cada especie gana cierta “información” que es incorporada a sus cromosomas.
Durante la reproducción sexual, un nuevo individuo, diferente de sus padres, se genera a través de la acción de dos mecanismos fundamentales: El primero es el cruzamiento, que combina parte del patrimonio genético de cada progenitor para elaborar el del nuevo individuo; el segundo es la mutación, que supone una modificación espontánea de esta información genética. La descendencia será diferente de los progenitores, pero mantendrá parte de sus características. Si los hijos heredan buenos atributos de sus padres, su probabilidad de supervivencia será mayor que aquellos otros que no las tengan. De este modo, los mejores tendrán altas probabilidades de reproducirse y diseminar su información genética a sus descendientes.
Holland (1975) estableció por primera vez una metaheurística basada en la analogía genética. Un individuo se puede asociar a una solución factible del problema, de modo que se pueda codificar en forma de un vector binario “string”. Entonces un operador de cruzamiento intercambia cadenas de los padres para producir un hijo. La mutación se configura como un operador secundario que cambia, con una probabilidad pequeña, algunos elementos del vector hijo. La aptitud del nuevo vector creado se evalúa de acuerdo con una función objetivo.
Los pasos a seguir con esta metaheurística serían los siguientes:
Generar una población de vectores (individuos).
Mientras no se encuentre un criterio de parada:
Seleccionar un conjunto de vectores padre, que serán reemplazados de la población.
Emparejar aleatoriamente a los progenitores y cruzarlos para obtener unos vectores hijo.
Aplicar una mutación a cada descendiente.
Evaluar a los hijos.
Introducir a los hijos en la población.
Eliminar a aquellos individuos menos eficaces.
Normalmente este proceso finaliza después de un numero determinado de generaciones o cuando la población ya no puede mejorar. La selección de los padres se elige probabilísticamente hacia los individuos más aptos. Al igual que ocurre con en la Naturaleza, los sujetos con mayor aptitud diseminan sus características en toda la población.
Esta descripción de los GA se adapta a cada situación concreta, siendo habitual la codificación de números enteros en vez de binarios. Del mismo modo se han sofisticado los distintos operadores de cruzamiento y mutación.
DENNETT, D.C. (1999). La peligrosa idea de Darwin. Galaxia Gutenberg. Círculo de Lectores, Barcelona.
HOLLAND, J.H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor.
MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections.Computers & Structures, 88: 375-386. ISSN: 0045-7949. (link)
MEDINA, J.R.; YEPES, V. (2003). Optimization of touristic distribution networks using genetic algorithms. Statistics and Operations Research Transactions, 27(1): 95-112. ISSN: 1696-2281. (pdf)
PONZ-TIENDA, J.L.; YEPES, V.; PELLICER, E.; MORENO-FLORES, J. (2013). The resource leveling problem with multiple resources using an adaptive genetic algorithm. Automation in Construction, 29(1):161-172. DOI:http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2012.10.003. (link)
YEPES, V. (2003). Apuntes de optimización heurística en ingeniería. Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia. Ref. 2003.249. Valencia, 266 pp. Depósito Legal: V-2720-2003.
