06/B114
Optimización de trazados de ductos mediante algoritmos evolutivos distribuidos
Duct traced optimization by means of distributing evolutionary algorithm
Director: NÚÑEZ MC LEOD, Jorge Eduardo
E-mail: jnmcleod@cediac.uncu.edu.ar
Co-Director: RIVERA, Selva Soledad
Integrantes: DUO, Joaquín; FARINA, Carlos; EUILLADES, Leonardo
Resumen Técnico
El proyecto surge como una necesidad de la industria del gas y el petróleo, consistente en facilitar la evaluación en forma óptima de la gran cantidad de variables involucrada en el trazado de ductosmediante herramientas informáticas.
Actualmente, la definición del trazado de ductos se realiza mediante inspección "in situ" del terreno y no se dispone de bilbiografía con una metodología escrita para la evaluación e integración de todas las variables involucradas, debiéndose recurrir a la experiencia.
El grupo de investigación ha desarrollado un sistema basado en Computación Evolutiva que resuelve la problética planteada en Lenguaje de programación C++ pero con un alto costo computacional. Este alto costo computacional limita la longitud del ducto a estudiar o las restricciones a imponer. La programación e implementación en un cluster de computadoras sería una solución para resolver la limitación citada.
Se propone implementar el código en un entorno de máquinas Beowulf estudiando diversas alternativas en función del tamaño de los posibles trazados a evaluar. Luego se propone realizar la codificación, ejecución y depuración del código distribuido. Finalmente, se realizará el ajuste de los parámetros del algoritmo mediante la ejecución de casos básicos para luego investigar el impacto del número de computadoras en el cluster, en los resultados del problema.
Como resultado principal de este proyecto se espera obtener un Algoritmo Genético Híbrido para la optimización de trazado de ductos, que corra en un cluster de computadoras de manera tal que permita una clara disminución del costo computacional.
Serán beneficiarias de este proyecto todas las industrias relacionadas con tendidos de ductos.
Summary
This proyect arise as a necessity of the gas and petrol industry, consistent in facilitate the optimum evaluation of the huge number of variables envolved in duct traced by mean of computers.
At present, the definition of duct traced is permormed by "in situ" land inspection and there are not written mothodology references for evaluation and merging of the envolved variables. It is necessary to use the experience accumulated.
The reserch team has developed a system based on Evolutionary Computation to find a solution to this issue. A C++ Languaje program was made but with high computational cost. This trouble restricts duct length under study. Programming and implementation of the code to run in a cluster of computers would be a solution to this matter.
It is proposed to implement the code in Beowulf machine environment. By means of this environment different alternatives related with length duct traced will be evaluated. Then, it will perform the codification, running and depuration of the distributing code. At last, it will performe the fix of parameters by means of the examples, exploring the impact of the number of computers in the cluster.
An distributed Hybrid Genetic Algorithm to use in duct traced optimization is expected as main result. This program will run in a computer cluster in such way that a substantial reduction of computational cost was obtained.
All industries related with ducts traced will be profited.