Caldas Blum, ManuelToledo Cubillos, Efrain2019-11-182019-11-182016Toledo Cubillos, E. (2016). Diseño de un sistema de soporte de decisiones para control de inundaciones en áreas urbanas mediante algoritmos geneticos NSGA-II. Evolutivos basado en preferencias y redes neuronales. Universidad Santiago de Cali.https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/2219Las consecuencias de las inundaciones acompañadas de un drenaje deficiente son complejas y afectan a las comunidades de diferentes maneras. Por esta razón, es necesario identificar las intervenciones estructurales y no estructurales más adecuadas dentro de un marco integral para la gestión de aguas pluviales urbanas. La cuenca baja del río Cañaveralejo de la ciudad de Cali por ejemplo, se ve impactada por procesos de erosión y deforestación, aumento de la capacidad de sedimentos y materiales de arrastre que incrementan los eventos de inundación y contaminación. En la actualidad, los estudios adelantados y sus soluciones para mitigar este tipo de problemas no se han presentado de manera integral. El objetivo de este trabajo es diseñar un Sistema de Soporte de Decisiones (SSD) para el control de inundaciones en áreas urbanas mediante el desarrollo de un sistema que combine la parte hidrodinámica de la red de drenaje y un sistema informático que permita dar un conjunto de soluciones optimas con dos objetivos: menor daños por inundación y menor costo en el montaje. Este modelo propuesto de SSD permitirá mejorar la planificación y toma de decisiones en el momento de instalar una tubería que prevenga los desbordamientos de aguas pluviales y no genere sobrecostos en su implementación. Para este fin, se utilizó la metodología ágil, Modelo de Prototipo Evolutivo para desarrollar un prototipo de sistema de soporte de decisiones en Java denominado Optimizador de Sistemas de Drenaje (OSD), el cual utiliza diagramas de Pareto con dos funciones objetivo: costos de daños por inundación y costos de inversión. Se aplicaron tres métodos de optimización: el método de algoritmos genéticos NSGA-II, el método evolutivo basado en preferencias y el uso de redes neuronales artificiales - RNA. Para simular y evaluar el nivel de inundación de los nodos de la cuenca se utilizó como motor hidráulico el programa EPA- SWMM 5.1. Posteriormente, con el prototipo desarrollado se evaluó una cuenca (Cañaveralejo) con tres escenarios cada una: (1) Un escenario base, que comprende la modelación del sistema de drenaje en las condiciones actuales, de esta manera, se adquiere el punto de referencia monetaria para comparar y evaluar la optimización. (2) Un escenario optimizado, que es la aplicación de los 3 métodos de optimización al sistema actual (NSGA-II, Evolutivo con preferencias y RNA), obteniendo una reducción en los costos por daños de inundación e inversión; (3) Un escenario optimizado con Sistemas Urbanos de Drenaje Sostenible SUDS, el cual consiste en la aplicación de mejoras estructurales a la cuenca. El sistema fue evaluado en términos de variabilidad climática con cuatro períodos de retorno de 5, 10, 20 y 50 años.application/pdf88 páginasesOptimización de Sistemas de DrenajeAlgoritmos genéticosDrenaje urbanoRedes neuronales ArtificialesThesisAcceso AbiertoReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)