optimización – Página 8 – El blog de Víctor Yepes

El profesor José Antonio García Conejeros de estancia con nosotros en la Universitat Politècnica de València

Nuestro grupo de investigación está muy orgulloso y es muy afortunado de contar con visitas y estancias de otros profesores, de gran prestigio internacional, que vienen a trabajar y compartir experiencias en la Universitat Politècnica de València. Si en entradas anteriores hablé de la estancia del profesor Dan M. Frangopol, de la visita del profesor Gizo Parskhaladze, y de la estancia de investigación del profesor Moacir Kripka , ahora me toca hablar de la estancia que ha tenido con nosotros el profesor José Antonio García Conejeros en el ICITECH. Estuvo con nosotros durante su “verano” austral, y se fue justo antes de que se declarara el estado de alarma en España por el coronavirus.

Tuve la ocasión de conocer a José Antonio con motivo de mi visita a la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile), en mayo de 2019. Allí tuve la ocasión de impartir varias conferencias sobre optimización y toma de decisiones en puentes e infraestructuras viarias. Fruto de esta colaboración, a parte de los relacionados con la investigación, se extienden al futuro intercambio de estudiantes y profesorado entre nuestras respectivas universidades y en la participación conjunta en proyectos de investigación y de transferencia tecnológica. En las referencias os dejo tres artículos que hemos publicado como consecuencia de su estancia. Seguro que vendrán muchos más. Todo un verdadero placer.

También os dejo parte de la entrevista que le hicieron en su universidad con motivo de la estancia. La entrevista completa la tenéis aquí: http://icc.pucv.cl/noticias/profesor-jose-antonio-garcia-realiza-estadia-de-investigacion-en-espana

¿Cuáles fueron los motivos de su estadía académica en la ciudad de Valencia?

El principal motivo fue realizar una colaboración con el equipo de investigación de Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos, de la Universidad Politécnica de Valencia. Este equipo encabezado por el Dr. Víctor Yepes, tiene una gran experiencia en todo lo que es estructuras de caminos, canales y puentes. Y por mi lado yo tengo una experiencia académica e industrial en el área de inteligencia artificial. Entonces el objetivo es integrar ambos mundos, para resolver un problema complejo.

¿Podría detallarnos las actividades académicas o de investigación realizadas allá?

Las actividades académicas en la primera semana fueron de reuniones donde definimos un problema a trabajar. Posteriormente yo realicé una propuesta de cómo utilizar métodos de optimización para abordar un problema de sustentabilidad. Las semanas siguientes fueron de trabajo técnico donde se resolvió el problema obtuve los resultados y los discutimos par ver la calidad y la pertinencia de publicarlos.

¿De qué manera continuará el trabajo realizado allá?

El trabajo continúa en dos líneas. La primera es generar publicaciones en conjunto, la escuela de ingeniería en construcción PUCV y el grupo de Víctor. La segunda es potenciar el capital Humano avanzado, tanto con académicos o alumnos de allá que vengan a realizar estadías acá, y alumnos de la PUCV que vayan a potencias sus capacidades al grupo de Víctor.

¿Algo más que desee agregar?

La estadía fue bastante constructiva ya que me permitió entrar en una nueva línea de investigación en sustentabilidad y también decir que nos aprobaron el articulo de investigación “Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls.” en Sustainability, que es una revista ISI-SCIE.

Referencias:

GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6):862. https://doi.org/10.3390/math8060862

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555. DOI:10.3390/math8040555

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767. DOI:10.3390/su12072767

Optimización del mantenimiento del pavimento en carreteras mediante GRASP

La insuficiente inversión en el sector público junto con programas ineficaces de infraestructura de mantenimiento conducen a altos costos económicos a largo plazo. Por lo tanto, los responsables de la infraestructura necesitan herramientas prácticas para maximizar la eficacia a largo plazo de los programas de mantenimiento. En el artículo que os presento se describe una herramienta de optimización basada en un procedimiento híbrido de búsqueda aleatoria y adaptativa (GRASP) considerando la aceptación del umbral (TA) con restricciones relajadas. Esta herramienta facilita el diseño de programas de mantenimiento óptimos sujetos a restricciones presupuestarias y técnicas, explorando el efecto de diferentes escenarios presupuestarios en el estado general de la red. La herramienta de optimización se aplica a un estudio de caso, demostrando su eficiencia para analizar datos reales. Se demuestra que los programas de mantenimiento optimizado rinden un 40% más a largo plazo que los programas tradicionales basados en una estrategia reactiva. Para ampliar los resultados obtenidos en este estudio de caso, también se optimizaron un conjunto de escenarios simulados, basados en el rango de valores encontrados en el ejemplo real. El trabajo concluye que este algoritmo de optimización mejora la asignación de los fondos de mantenimiento con respecto a la obtenida con una estrategia reactiva tradicional. El análisis de sensibilidad de una gama de escenarios presupuestarios indica que el nivel de financiación en los primeros años es un factor impulsor a largo plazo de los programas de mantenimiento óptimo.

Referencia:

YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550. DOI:10.3846/13923730.2015.1120770

Os dejo a continuación la versión autor del artículo.

Descargar (PDF, 568KB)

Diseño de experimentos factorial completo aplicado al proyecto de muros de contención

En el congreso CMMoST 2019 (5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering), celebrado en Alicante del 23 al 25 de octubre de 2019, tuvimos la ocasión de presentar varias comunicaciones. A continuación os paso una denominada “Diseño de experimentos factorial completo aplicado al proyecto de muros de contención“.

En este caso, se trataba aplicar una técnica estadística procedente del diseño de experimentos, el diseño factorial completo, para determinar las variables significativas y las interacciones entre las variables cuando se trata de calcular una estructura. En este caso, se trata de analizar las emisiones de CO2 en la construcción de un muro de contención de tierras. Esta metodología es muy interesante para los estudiantes de máster. Ya hemos publicado algún artículo sobre el mismo tema aplicado a puentes pretensados. Os dejo el artículo en abierto.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). Diseño de experimentos factorial completo aplicado al proyecto de muros de contención. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain, pp. 201-213. ISBN: 978–84–17924–58–4

Descargar (PDF, 281KB)

Algoritmo híbrido de búsqueda del cuco para optimizar muros de contrafuertes

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo se presenta un algoritmo híbrido de búsqueda del cuco y de clasificación no supervisada para optimizar el coste y las emisiones de CO2 de un muro de contrafuertes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La Búsqueda Cuco se basa en la estrategia de reproducción de algunas especies de pájaros cucos. Éstos pájaros dejan sus huevos en los nidos de otros pájaros de otras especies para que éstas los críen, expulsando incluso los huevos del nido invadido. Si el pájaro anfitrión se percata que el huevo no es el propio, lo sacará del nido o directamente lo abandonará y construirá otro nido.

Por su parte, K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster.

En este artículo se propone un algoritmo híbrido, en el que la metaheurística de búsqueda del cuco se utiliza como mecanismo de optimización en espacios continuos y la técnica de aprendizaje no supervisada k-means para discretizar las soluciones. Se diseña un operador aleatorio para determinar la contribución del operador k-means en el proceso de optimización. Se comparan los mejores valores, los promedios y los rangos intercuartiles de las distribuciones obtenidas. Los resultados muestran que el operador k-means contribuye significativamente a la calidad de las soluciones y que nuestro algoritmo es altamente competitivo.

Abstract

The counterfort retaining wall is one of the most frequent structures used in civil engineering. In this structure, optimization of cost and CO₂ emissions are important. The first is relevant in the competitiveness and efficiency of the company, the second in environmental impact. From the point of view of computational complexity, the problem is challenging due to the large number of possible combinations in the solution space. In this article, a k-means cuckoo search hybrid algorithm is proposed where the cuckoo search metaheuristic is used as an optimization mechanism in continuous spaces and the unsupervised k-means learning technique to discretize the solutions. A random operator is designed to determine the contribution of the k-means operator in the optimization process. The best values, the averages, and the interquartile ranges of the obtained distributions are compared. The hybrid algorithm was later compared to a version of harmony search that also solved the problem. The results show that the k-mean operator contributes significantly to the quality of the solutions and that our algorithm is highly competitive, surpassing the results obtained by harmony search.

Keywords

CO2emission; earth-retaining walls; optimization; k-means; cuckoo search

Referencia:

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555. DOI:10.3390/math8040555

Descargar (PDF, 1.24MB)

Optimización de emisiones de CO2 y costes de muros de contrafuertes con el algoritmo del agujero negro

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en JCR. En este artículo minimizamos las emisiones de CO2 en la construcción de un muro de contrafuertes de hormigón armado usando la metaheurística del agujero negro (Black Hole Algorithm). El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización del costo y de las emisiones de CO2 en los muros de contención de tierras es relevante, pues estas estructuras se utilizan muy frecuentemente en la ingeniería civil. La optimización de los costos es esencial para la competitividad de la empresa constructora, y la optimización de las emisiones es relevante en el impacto ambiental de la construcción. Para abordar la optimización se utilizó la metaheurística de los agujeros negros, junto con un mecanismo de discretización basado en la normalización mínimo-máxima. Se evaluó la estabilidad del algoritmo con respecto a las soluciones obtenidas; se analizaron los valores de acero y hormigón obtenidos en ambas optimizaciones. Además, se compararon las variables geométricas de la estructura. Los resultados muestran un buen rendimiento en la optimización con el algoritmo de agujero negro.

Abstract

The optimization of the cost and CO $_{2}$ emissions in earth-retaining walls is of relevance, since these structures are often used in civil engineering. The optimization of costs is essential for the competitiveness of the construction company, and the optimization of emissions is relevant in the environmental impact of construction. To address the optimization, black hole metaheuristics were used, along with a discretization mechanism based on min–max normalization. The stability of the algorithm was evaluated with respect to the solutions obtained; the steel and concrete values obtained in both optimizations were analyzed. Additionally, the geometric variables of the structure were compared. Finally, the results obtained were compared with another algorithm that solved the problem. The results show that there is a trade-off between the use of steel and concrete. The solutions that minimize CO $_{2}$ emissions prefer the use of concrete instead of those that optimize the cost. On the other hand, when comparing the geometric variables, it is seen that most remain similar in both optimizations except for the distance between buttresses. When comparing with another algorithm, the results show a good performance in optimization using the black hole algorithm.

Keywords

CO2 emission; earth-retaining walls; optimization; black hole; min–max discretization

Reference:

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12, 2767. DOI:10.3390/su12072767

Descargar (PDF, 770KB)

Optimización de muros de hormigón mediante la metodología de la superficie de respuesta

En el congreso CMMoST 2019 (5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering), celebrado en Alicante del 23 al 25 de octubre de 2019, tuvimos la ocasión de presentar varias comunicaciones. A continuación os paso una denominada “Optimización de muros de hormigón mediante la metodología de la superficie de respuesta“.

En este caso, se trataba aplicar una técnica estadística procedente del diseño de experimentos, la metodología de la superficie de respuesta, a un cálculo estructural, en este caso, un muro. La optimización de procesos mediante la superficie de respuesta es habitual en el campo de la experimentación. La idea es considerar que el cálculo de una estructura se puede considerar también un experimento, donde los datos de entrada son las variables y parámetros que definen dicha estructura y el resultado final es el coste. En este caso, se trata de minimizar el coste. Esta metodología es muy interesante para los estudiantes de máster. Ya hemos publicado algún artículo sobre el mismo tema aplicado a puentes pretensados. Os dejo el artículo en abierto. En este caso se han optimizado las emisiones de CO2.

Referencia:

YEPES, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V. (2019). Optimización de muros de hormigón mediante la metodología de la superficie de respuesta. 5th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2019, 23-25 oct 2019, Alicante, Spain, pp. 603-615. ISBN: 978–84–17924–58–4

Descargar (PDF, 369KB)

Optimización del diseño robusto de puentes en cajón

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo tratamos de solucionar uno de los problemas que presentan las estructuras óptimas, que es su cercanía a los estados límite y demás restricciones. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

En efecto, el diseño de una estructura se lleva a cabo generalmente según un enfoque determinista. Sin embargo, todos los problemas estructurales tienen asociados parámetros iniciales inciertos que pueden diferir del valor de diseño. Esto se vuelve importante cuando el objetivo es alcanzar estructuras optimizadas, pues una pequeña variación de estos parámetros inciertos iniciales puede tener una gran influencia en el comportamiento estructural. El objetivo de la optimización de un diseño robusto es obtener un diseño óptimo con la menor variación posible de las funciones objetivas. Para ello, es necesaria una optimización probabilística para obtener los parámetros estadísticos que representen el valor medio y la variación de la función objetivo considerada. Sin embargo, una de las desventajas del diseño robusto óptimo es su alto costo de cálculo. En el presente artículo, la optimización del diseño robusto se aplica al diseño de un puente peatonal continuo de sección en cajón que sea óptimo en cuanto a su costo y robusto en cuanto a la estabilidad estructural. Además, se utiliza el muestreo de hipercubo latino y el metamodelo de kriging para hacer frente al alto costo computacional. Los resultados muestran que las principales variables que controlan el comportamiento estructural son la profundidad de la sección transversal y la resistencia a la compresión del hormigón y que se puede llegar a una solución de compromiso entre el coste óptimo y la robustez del diseño.

Abstract

The design of a structure is generally carried out according to a deterministic approach. However, all structural problems have associated initial uncertain parameters that can differ from the design value. This becomes important when the goal is to reach optimized structures, as a small variation of these initial uncertain parameters can have a big influence on the structural behavior. The objective of robust design optimization is to obtain an optimum design with the lowest possible variation of the objective functions. For this purpose, a probabilistic optimization is necessary to obtain the statistical parameters that represent the mean value and variation of the objective function considered. However, one of the disadvantages of the optimal robust design is its high computational cost. In this paper, robust design optimization is applied to design a continuous prestressed concrete box-girder pedestrian bridge that is optimum in terms of its cost and robust in terms of structural stability. Furthermore, Latin hypercube sampling and the kriging metamodel are used to deal with the high computational cost. Results show that the main variables that control the structural behavior are the depth of the cross-section and compressive strength of the concrete and that a compromise solution between the optimal cost and the robustness of the design can be reached.

Keywords

Robust design optimization; RDO; post-tensioned concrete; box-girder bridge; structural optimization; metamodel; kriging

Reference:

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Yepes, V. Robust Design Optimization for Low-Cost Concrete Box-Girder Bridge. Mathematics 2020, 8, 398.

Descargar (PDF, 1.11MB)

Vídeos de las Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción

Hace pocos días que tuvo lugar las “Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción (Formación, I+D+i y Transferencia)”. He de decir que las jornadas fueron todo un éxito y que, afortunadamente, se pudieron grabar en streaming las conferencias principales. Os dejo a continuación ambas conferencias por el interés que despertaron. La grabación es completa, por lo que podéis avanzar o retroceder a aquellos minutos que os resulten de mayor interés. Podéis pulsar sobre la imagen de cada vídeo o directamente sobre el enlace que os he puesto. Espero que os gusten.

https://engage.videoapuntes.upv.es/paella/ui/watch.html?id=0dc5b890-36df-11ea-b29c-ddfb8fbe85af

https://engage.videoapuntes.upv.es/paella/ui/watch.html?id=68eef880-36df-11ea-b29c-ddfb8fbe85af

La geometría fractal en la ingeniería: las estructuras de Voronoi y el diseño paramétrico

Figura 1. Rascacielos Voronoi. https://naukas.com/2011/12/23/cada-uno-en-su-region-y-voronoi-en-la-de-todos/

La naturaleza siempre ha servido de inspiración para arquitectos, ingenieros y diseñadores. La tecnología informática ha facilitado las herramientas para analizar y simular la complejidad observada en la naturaleza y aplicarla a formas estructurales de construcción y los mecanismos de organización urbana. Entre ellas destacamos la geometría fractal y el diagrama de Voronoi.

La geometría fractal no ha dejado de evolucionar desde las investigaciones del matemático polaco nacionalizado francés y estadounidense, Benoît Mandelbrot en los años 70 del siglo pasado. Un fractal es un objeto geométrico cuya estructura básica, fragmentada o aparentemente irregular, se repite a diferentes escalas. Lo interesante es que la forma de los fractales parecen describir la Naturaleza y encuentra su geometría una gran variedad de aplicaciones en urbanismo, arquitectura, computación o ingeniería estructural (Figura 1).

El diagrama de Voronoi (nombre que se debe al matemático ruso Gueorgui Voronói) se crea al unir los puntos entre sí, trazando las mediatrices de los segmentos de unión (Figura 2). Las intersecciones de estas mediatrices determinan una serie de polígonos en un espacio bidimensional alrededor de un conjunto de puntos de control, de manera que el perímetro de los polígonos generados sea equidistante a los puntos vecinos y designan su área de influencia.

Figura 2. Diagrama de Voronoi. https://es.wikipedia.org/wiki/Pol%C3%ADgonos_de_Thiessen#/media/Archivo:Euclidean_Voronoi_diagram.svg

Hasta mediados de los ochenta, la mayoría de las implementaciones para computar el diagrama de Voronoi usaban el algoritmo incremental cuadrático, admitiendo su mayor lentitud para evitar la complejidad del código divide y vencerás (Figura 3). En 1985 Fortune inventó un inteligente algoritmo de barrido plano que resulta tan simple como el incremental, pero en tiempo O(n log n). Para los más curiosos, podéis utilizar MATLAB para realizar ejemplos sobre los diagramas de Voronoi utilizando la funciónvoronoin. El enlace lo tenéis aquí: https://es.mathworks.com/help/matlab/math/voronoi-diagrams.html

Figura 3. Pasos fundamentales del algoritmo “divide y vencerás” para construir el diagrama de Voroni. http://asignatura.us.es/fgcitig/contenidos/gctem3ma.htm

La profesora de la Universidad de Sevilla, Clara Grima, nos describe en un artículo de divulgación, “El diagrama de Voronoi, la forma matemática de dividir el mundo“, algunas aplicaciones del diagrama de Voronoi, que van desde la distribución de farmacias en una ciudad, a el mapa del cólera de John Snow o a la ventaja posicional de un equipo de fútbol.

Pero aquí lo interesante es saber que, basándose en este diagrama, se pueden diseñar estructuras y espacios urbanos de gran interés. En la Figura 4 podemos ver la oficina central de Alibaba. Este tipo de estructuras resultan agradables, estáticamente eficientes y adecuadas para trabajar como un sistema estructural espacial. Además, la estructura se puede modelar por un conjunto de puntos y admite el diseño paramétrico. Se denomina diseño paramétrico a un proceso de diseño basado en un esquema algorítmico que permite expresar parámetros y reglas que definen, codifican y aclaran la relación entre los requerimientos del diseño y el diseño resultante.

Figura 4. Oficina central de Alibaba. https://www.idealista.com/news/finanzas/emprendedores/2014/04/16/727627-asi-es-la-cueva-de-alibaba-el-tesoro-mejor-guardado-de-china

En la Figura 5 se observa la posibilidad de estos diagramas en el caso de pantallas arquitectónicas. Como vemos, las posibilidades estructurales son de un gran interés.

Figura 5. Ejemplo de uso arquitectónico de los diagramas Voronoi. https://www.carroceriasibiza.com/

Aquí tenemos una explicación de los diagramas de Voronoi. También el vídeo explica cómo construir a partir de una serie de puntos generadores los famosos Polígonos de Thiessen que conforman el diagrama antes mencionado.

En el presente vídeo se explican los fractales.

Os dejo también un artículo sobre el diagrama de Voronoi como herramienta de diseño, de María Loreto Flores. Espero que os sea de interés

Descargar (PDF, 527KB)

Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción

Los que leéis frecuentemente mi blog habéis visto como mezclo constantemente aspectos técnicos, docentes y de investigación. En este último caso, la labor de nuestro grupo de investigación es muy intensa a través del proyecto DIMALIFE. Además, nuestro equipo pertenece, de una u otra forma al Departamento de Ingeniería de la Construcción, al ICITECH y al programa de doctorado del departamento. Asimismo, participamos activamente en el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón.

Si tenéis curiosidad de lo que hacemos, puedes acceder a los enlaces que os he dejado. Os puede interesar las líneas de investigación de nuestro grupo: https://victoryepes.blogs.upv.es/2014/09/11/mis-lineas-de-investigacion-en-el-programa-de-doctorado-en-ingenieria-de-la-construccion/

Pues bien, os anuncio una jornada gratuita que va a tratar de todo ello, en la que van a participar, entre otros, Antonio Martínez Cutillas y José Romo Martín. Os dejo los folletos anunciadores y os animo a venir a visitarnos y a participar.

Las jornadas se retransmitirán online a través del siguiente link:

https://videoapuntes.upv.es/streaming/4ffe3ef0-aa40-11e6-871f-9161f5b643ea

El Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil (DICPIC) y el Instituto Universitario de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) se complacen en anunciar las “Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción (Formación, I+D+i y Transferencia)” que se celebrarán el 18 de febrero de 2020 en el Salón de Actos del Edificio 4H de la ETSI Caminos, Canales y Puertos de la Universitat Politècnica de València.

Estas jornadas reunirán a profesionales, profesores e investigadores relacionados con la formación, investigación, desarrollo, innovación y transferencia en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción. Durante este encuentro se fomentará el contacto entre estudiantes de doctorado, másteres y grado, profesores y profesionales, así como la difusión de trabajos de investigación realizados en el Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción y en el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (MUIH).

Jornadas gratuitas y abiertas a todos los públicos sin necesidad de reserva previa.

Descargar (PDF, 2.52MB)

Descargar (PDF, 2.51MB)