Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorCarnero, Mercedes del Carmen-
dc.creatorHernández, José-
dc.creatorSanchez, Mabel Cristina-
dc.creatorBandoni, Jose Alberto-
dc.date2018-03-06T20:18:45Z-
dc.date2018-03-06T20:18:45Z-
dc.date2001-11-
dc.date2018-03-06T15:12:06Z-
dc.date.accessioned2019-04-29T15:55:12Z-
dc.date.available2019-04-29T15:55:12Z-
dc.identifierCarnero, Mercedes del Carmen; Hernández, José; Sanchez, Mabel Cristina; Bandoni, Jose Alberto; An evolutionary approach for the design of nonredundant sensor networks; American Chemical Society; Industrial & Engineering Chemical Research; 40; 23; 11-2001; 5578-5584-
dc.identifier0888-5885-
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/38063-
dc.identifierCONICET Digital-
dc.identifierCONICET-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/305342-
dc.descriptionIn this work, solution strategies for the optimal design of nonredundant observable linear sensor networks are discussed. The Greedy algorithm allows the problem only to be tackled for a subset of optimization criteria. Particular deterministic techniques or general evolutionary strategies are necessary to solve the problem for more complex objective functions. In this context, a procedure based on the application of genetic algorithms (GAs) and linear algebra is presented. Ad hoc operators are designed for the crossover and mutation operations because the classic genetic operators perform poorly. In contrast to ad hoc deterministic codes, which find the design solution for each specific criteria, this strategy allows the problem to be solved with different objective functions using the same implementation. Furthermore, this code is extended to handle multiobjective problems through a modification of only the selection operator. An industrial example is provided to show the efficiency of the algorithm.-
dc.descriptionFil: Carnero, Mercedes del Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería; Argentina-
dc.descriptionFil: Hernández, José. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería; Argentina-
dc.descriptionFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina-
dc.descriptionFil: Bandoni, Jose Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina-
dc.formatapplication/pdf-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languageeng-
dc.publisherAmerican Chemical Society-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1021/ie000941k-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ie000941k-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess-
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/-
dc.sourcereponame:CONICET Digital (CONICET)-
dc.sourceinstname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-
dc.sourceinstacron:CONICET-
dc.subjectSENSOR NETWORKS-
dc.subjectGENETIC ALGORITHMS-
dc.subjectOtras Ingeniería Química-
dc.subjectIngeniería Química-
dc.subjectINGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS-
dc.titleAn evolutionary approach for the design of nonredundant sensor networks-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/articulo-
Aparece en las colecciones: CONICET

Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.