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Volumen 17 N° 2, Mayo - Agosto 2009

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Selección determinística y cruce anular en algoritmos genéticos: aplicación a la planificación de unidades térmicas de generación

Boris Pavez-Lazo1              Jessica Soto-Cartes1         Carlos Urrutia1                   Millaray Curilem1

  

1 Universidad de La Frontera. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Casilla 54-D. Temuco, Chile. E-mail: bpavez@ufro.cl; jessica.soto@gmail.com; curru003@pinhue.ufro.cl; millaray@ufro.cl


RESUMEN

Uno de los problemas fundamentales de los algoritmos genéticos (AG) es la convergencia prematura a un óptimo local, debido principalmente a que los mejores individuos tienden a adueñarse de las características genéticas de la población, disminuyéndose la diversidad. Además, cuando la representación cromosómica es lineal, el cruzamiento es sensible a la codificación, ya que los extremos en este tipo de cromosoma pueden cambiar, con una probabilidad muy baja, sólo si son mutados. En este trabajo se aplica al problema de planificación de unidades térmicas de generación. Un AG que utiliza un operador determinista en la selección de individuos, donde se permite a individuos menos aptos perdurar de una generación a otra y un operador de cruce, llamado Cruce Anular, para generar nuevos individuos. Con ambos mecanismos se permite una mayor diversidad de la población y que el algoritmo sea menos dependiente de la codificación del cromosoma. Estos operadores garantizan la convergencia a una solución óptima, pero no garantiza rapidez de la convergencia. Sin embargo, los resultados obtenidos muestran que estos operadores alcanzan una convergencia más rápida y de mejor calidad que cuando se usan operadores estándares.

Palabras clave: Planificación de unidades térmicas, algoritmos genéticos, cruce anular.

 

ABSTRACT

One of the fundamental problems of genetic algorithms (GA) is the premature convergence to a local optimum due mainly to the fact that the best individuals tend to take over the genetic characteristics of the population, reducing diversity. Moreover, when the chromosome has a linear representation, the crossover is sensitive to the chromosome codification, as its head and tail change with a very low probability, only if they are affected by mutation. In this work we propose an approach to the problem of thermal generating units scheduling, using a GA which combines a deterministic selection operator with an Annular Crossover operator to generate new individuals. Both mechanisms allow greater diversity of the population and more independence from the codification of the chromosome. These operators guarantee the convergence to an optimal solution, although there is no guarantee of rapid convergence. However, the results show that these operators have a faster convergence and reach a better performance when compared to standard GA operators.

Keywords: Thermal generating units scheduling, genetic algorithms, annular crossover.


AGRADECIMIENTOS

Boris J. Pavez-Lazo, agradece el apoyo financiero dado por la Universidad de La Frontera a través del proyecto DIUFRO 07-0049. 

Jessica Soto-Cartes agradece el apoyo financiero de la Universidad de La Frontera a través del proyecto DIUFRO 07-0049 y al programa de Magíster en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Eléctrica de la Universidad de La Frontera.

 

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Recibido 30 noviembre de 2008, aceptado 4 de junio de 2009


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