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    <subfield code="a">Estrategias de funcionamiento de una red de distribuci&#xF3;n de gas</subfield>
    <subfield code="b">Optimizaci&#xF3;n multiobjetivo</subfield>
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    <subfield code="a">Hay problemas t&#xE9;cnicos de optimizaci&#xF3;n cuya soluci&#xF3;n requiere un gasto computacional y de tiempo muy elevado; en general se les llama, por su naturaleza matem&#xE1;tica, problemas de tipo NP-completos. Para ellos resultan adecuados los m&#xE9;todos heur&#xED;sticos de optimizaci&#xF3;n. Un caso concreto es el de la distribuci&#xF3;n de paquetes discretos de diferentes productos por una red con tramos de doble sentido, en la que hay distintos puntos de origen y destino sometidos a ligaduras de tiempo de llegada y de entrega de cantidades m&#xED;nimas de producto. Adem&#xE1;s aparecen fuertes restricciones: los paquetes, unidad m&#xED;nima de env&#xED;o, no pueden ir en cualquier orden, ni pueden circular por el mismo conducto en sentidos opuestos. Para resolver este problema se ha empleado una t&#xE9;cnica de inteligencia artificial denominada algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA). Se comienza codificando tanto la soluci&#xF3;n del problema, como todas las estructuras necesarias para especificar los datos del mismo. Se han dise&#xF1;ado unas funciones de reparaci&#xF3;n y evaluaci&#xF3;n de individuos, as&#xED; como los operadores necesarios para actuar sobre la poblaci&#xF3;n total en cada generaci&#xF3;n. Finalmente, se muestran los resultados obtenidos en un ejemplo de aplicaci&#xF3;n.</subfield>
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    <subfield code="t">Ingenier&#xED;a Qu&#xED;mica</subfield>
    <subfield code="g">A&#xF1;o 37, no. 421 (feb. 2005) ; p. 79-86</subfield>
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    <subfield code="a">Risco Mart&#xED;n, J.L.</subfield>
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