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Pronóstico puntos críticos de la serie temporal “consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín†, Usando algoritmos genéticos

dc.creatorTabares Ospina, Héctor
dc.creatorHernandez Riveros, Jesus
dc.date2006-12-08
dc.date.accessioned2021-08-31T19:47:35Z
dc.date.available2021-08-31T19:47:35Z
dc.identifierhttps://revistas.ugca.edu.co/index.php/sophia/article/view/533
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11396/6821
dc.descriptionLos Algoritmos Genéticos (AG) están inspirados en el principio Darwiniano de laevolución de las especies y en la genética. Son algoritmos probabilísticos que ofrecen un mecanismo de búsqueda paralela y adaptativa, basado en el principio de supervivencia de los más aptos y en la reproducción.Este artículo presenta una introducción a los fundamentos de los AG. Tambiénenseña el simulador software AG_UdeA desarrollado con un propósito didáctico para la enseñanza de los AG. El principal aporte consiste en la aplicación de los AG parapronosticar los puntos críticos de consumo de energía eléctrica del sector industrial de la ciudad de Medellín para un período de 24 horas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad La Gran Colombiaes-ES
dc.relationhttps://revistas.ugca.edu.co/index.php/sophia/article/view/533/782
dc.rightsDerechos de autor 2016 Sophiaes-ES
dc.sourceSophia; Vol 2 (2006): Sophia: Educación; 97-108en-US
dc.sourceSophia; Vol. 2 (2006): Sophia: Educación; 97-108es-ES
dc.source2346-0806
dc.source1794-8932
dc.subjectAlgoritmos genéticoses-ES
dc.subjectredes neuronales artificialeses-ES
dc.titlePronóstico puntos críticos de la serie temporal “consumo de energía eléctrica del sector industrial en la ciudad de Medellín†, Usando algoritmos genéticoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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