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El algoritmo de evolución diferencial para resolver el problema de selección de tamaño y ubicación de incinerador de desechos infecciosos

Autores: Srisuwandee, Thitiworada; Sindhuchao, Sombat; Srisuwandee, Thitinon

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

El algoritmo de evolución diferencial para resolver el problema de selección de tamaño y ubicación de incinerador de desechos infecciosos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Eliminación
Desechos infecciosos
Ubicación
Ruta de transporte
Desechos peligrosos
Incineradores

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La eliminación de desechos infecciosos sigue siendo uno de los problemas médicos, sociales y ambientales más graves en casi todos los países. Elegir la ubicación correcta y organizar la ruta de transporte más adecuada es uno de los principales problemas en la gestión de desechos peligrosos. Identificar un sitio para la eliminación de desechos infecciosos es un proceso complicado porque se deben considerar juntos factores tangibles e intangibles, y también depende de varias reglas y regulaciones. Este estudio tiene como objetivo resolver el problema de la selección del tamaño y la ubicación de incineradores de desechos infecciosos para 109 hospitales comunitarios en la parte superior del noreste de Tailandia aplicando un algoritmo de evolución diferencial para resolver el problema con el objetivo de minimizar el costo total del sistema, que incluye el costo de transporte de desechos infecciosos, los costos fijos y el costo variable de operar el incinerador de desechos infecciosos. La evolución diferencial desarrollada produce vectores que difieren de la evolución diferencial convencional. En lugar de un solo conjunto de vectores, se crean tres para buscar la solución. Además de resolver el problema del estudio de caso, esta investigación realiza experimentos numéricos con datos generados aleatoriamente para medir el rendimiento del algoritmo de evolución diferencial. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto resuelve eficientemente el problema y puede encontrar la solución óptima global para el problema estudiado.

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