Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/68780 |
Resumo: | The increasing cities’ urbanization has made sanitary sewer public companies improve these systems, through the implementation of new networks or expanding existing ones. However, one of the obstacles to the rapid expansion of these sewer systems is the network execution cost. This paper aims to use the concept of genetic algorithm to develop a computational model that is able to minimize the network sewer systems’ costs considering the respective route. A binary type of genetic algorithm was used and genes may assume 0 or 1 values. The objective function’s for the problem proposed is the sum of costs with sewer pipes and excavated volume. The article deals with the built model of a case study for a hypothetical network which contains 12 pipes. Satisfactory results could be observed concerning the computational time and the consistency of the results found, because in all the tests GA (Genetic Algorithm) found acceptable and viable solutions. |
id |
UFC-7_c6c1d35c846b38fa24d5904813f406f0 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufc.br:riufc/68780 |
network_acronym_str |
UFC-7 |
network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
repository_id_str |
|
spelling |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genéticoSanitary sewer network's layout optimization by genetic algorithmRedes coletoras de esgotoOtimizaçãoAlgoritmo genéticoThe increasing cities’ urbanization has made sanitary sewer public companies improve these systems, through the implementation of new networks or expanding existing ones. However, one of the obstacles to the rapid expansion of these sewer systems is the network execution cost. This paper aims to use the concept of genetic algorithm to develop a computational model that is able to minimize the network sewer systems’ costs considering the respective route. A binary type of genetic algorithm was used and genes may assume 0 or 1 values. The objective function’s for the problem proposed is the sum of costs with sewer pipes and excavated volume. The article deals with the built model of a case study for a hypothetical network which contains 12 pipes. Satisfactory results could be observed concerning the computational time and the consistency of the results found, because in all the tests GA (Genetic Algorithm) found acceptable and viable solutions.A crescente urbanização das cidades vem fazendo com que as concessionárias de saneamento e os órgãos governamentais adequem e aprimorem os sistemas, seja por meio da implantação de novas redes ou pela expansão das já existentes. No entanto, um dos entraves para a expansão rápida desses sistemas de saneamento é o custo de implantação das redes de coleta e transporte de esgoto sanitário. Este trabalho tem como objetivo utilizar o conceito de algoritmo genético para desenvolver um modelo computacional que seja capaz de minimizar o custo de implantação de uma rede coletora de esgoto considerando o respectivo traçado. Utilizou-se o algoritmo genético do tipo binário, nos quais os genes podem assumir os valores 0 ou 1. O valor da função objetivo para o problema proposto é composto pela soma dos custos com tubulações e volume escavado. O artigo aborda a utilização do modelo construído em um estudo de caso de uma rede hipotética contendo 12 trechos. Observaram-se resultados satisfatórios tanto em relação ao tempo computacional como quanto à consistência dos resultados encontrados, pois em todos os testes o AG (Algoritmo Genético) encontrou soluções viáveis aceitáveis.Revista DAE2022-10-11T17:36:17Z2022-10-11T17:36:17Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfCASTRO, M. A. H. et al. Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético. Revista DAE, São Paulo, v. 68, n. 222, p. 164-177, 2020. DOI: https://doi.org/10.36659 /dae.2020.0240101-6040http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/68780Rodrigues, Gustavo Paiva WeyneFarias, Guilherme MarquesCastro, Marco Aurélio Holanda deCosta, Luis Henrique Magalhãesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFC2023-12-06T17:49:42Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/68780Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:30:23.561193Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético Sanitary sewer network's layout optimization by genetic algorithm |
title |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
spellingShingle |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético Rodrigues, Gustavo Paiva Weyne Redes coletoras de esgoto Otimização Algoritmo genético |
title_short |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
title_full |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
title_fullStr |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
title_full_unstemmed |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
title_sort |
Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético |
author |
Rodrigues, Gustavo Paiva Weyne |
author_facet |
Rodrigues, Gustavo Paiva Weyne Farias, Guilherme Marques Castro, Marco Aurélio Holanda de Costa, Luis Henrique Magalhães |
author_role |
author |
author2 |
Farias, Guilherme Marques Castro, Marco Aurélio Holanda de Costa, Luis Henrique Magalhães |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Rodrigues, Gustavo Paiva Weyne Farias, Guilherme Marques Castro, Marco Aurélio Holanda de Costa, Luis Henrique Magalhães |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Redes coletoras de esgoto Otimização Algoritmo genético |
topic |
Redes coletoras de esgoto Otimização Algoritmo genético |
description |
The increasing cities’ urbanization has made sanitary sewer public companies improve these systems, through the implementation of new networks or expanding existing ones. However, one of the obstacles to the rapid expansion of these sewer systems is the network execution cost. This paper aims to use the concept of genetic algorithm to develop a computational model that is able to minimize the network sewer systems’ costs considering the respective route. A binary type of genetic algorithm was used and genes may assume 0 or 1 values. The objective function’s for the problem proposed is the sum of costs with sewer pipes and excavated volume. The article deals with the built model of a case study for a hypothetical network which contains 12 pipes. Satisfactory results could be observed concerning the computational time and the consistency of the results found, because in all the tests GA (Genetic Algorithm) found acceptable and viable solutions. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020 2022-10-11T17:36:17Z 2022-10-11T17:36:17Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
CASTRO, M. A. H. et al. Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético. Revista DAE, São Paulo, v. 68, n. 222, p. 164-177, 2020. DOI: https://doi.org/10.36659 /dae.2020.024 0101-6040 http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/68780 |
identifier_str_mv |
CASTRO, M. A. H. et al. Otimização do traçado de redes coletoras de esgoto sanitário via algoritmo genético. Revista DAE, São Paulo, v. 68, n. 222, p. 164-177, 2020. DOI: https://doi.org/10.36659 /dae.2020.024 0101-6040 |
url |
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/68780 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Revista DAE |
publisher.none.fl_str_mv |
Revista DAE |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) instname:Universidade Federal do Ceará (UFC) instacron:UFC |
instname_str |
Universidade Federal do Ceará (UFC) |
instacron_str |
UFC |
institution |
UFC |
reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC) |
repository.mail.fl_str_mv |
bu@ufc.br || repositorio@ufc.br |
_version_ |
1813028832698957824 |