Desarrollo de un algoritmo genético para optimizar el diseño de redes de distribución de agua

Abstract

En este Trabajo de Fin de Grado, se crea un algoritmo que optimiza el diseño de redes de distribución de agua minimizando costes. Las redes de distribución de agua son esenciales para abastecer de agua potable de calidad a los núcleos de población. Se afrontan desafíos como el crecimiento demográfico, la resiliencia de las redes y el diseño efectivo de estas. El objetivo es crear un modelo que minimice los costes asociados al diseño de las redes de distribución de agua, cumpliendo al mismo tiempo con los requisitos hidráulicos necesarios. Debido a la complejidad del problema, se recurrirá a las metaheurísticas, técnicas de optimización que buscan soluciones cercanas al óptimo en problemas complejos, para encontrar una buena solución que resuelva el problema de diseño de redes. En concreto, se diseñará un algoritmo genético y se buscará el correcto ajuste de sus hiperparámetros para adaptarlo al problema de estudio. Para evaluar el algoritmo, se utilizará la red de Alperovits, una red de referencia en estudios de optimización. Esta red ha sido utilizada por otros autores en múltiples investigaciones. Es idónea para analizar si el algoritmo desarrollado es apto para la resolución del problema de diseño de redes. El algoritmo se implementará en Python. Este lenguaje de programación es muy potente y contiene una gran cantidad de librerías propias y de terceros. Se utilizará la librería WNTR para crear la red de Alperovits y realizar la simulación hidráulica de las soluciones.

In this Final Degree Project, an algorithm that optimises the design of water distribution networks while minimising costs is created. Water distribution networks are essential for supplying quality drinking water to population centres. Challenges such as population growth, network resilience and effective network design are addressed. The objective is to create a model that minimises the costs associated with the design of water distribution networks while meeting the necessary hydraulic requirements. Due to the complexity of the problem, metaheuristics, optimisation techniques that search for solutions close to the optimum in complex problems, will be used to find a good solution that solves the network design problem. Specifically, a genetic algorithm will be designed and the correct adjustment of its hyperparameters will be sought to adapt it to the problem under study. To evaluate the algorithm, the Alperovits network, a reference network in optimisation studies, will be used. This network has been used by other authors in multiple investigations. It is ideal for analysing whether the algorithm developed is suitable for solving the network design problem. The algorithm will be implemented in Python. This programming language is very powerful and contains a large number of own and third-party libraries. The WNTR library will be used to create the Alperovits network and perform the hydraulic simulation of the solutions.