Restricciones de optimización
Obtenga más información sobre las restricciones de optimización y cómo especificarlas.
Objetivos de aprendizaje
- Utilice restricciones como restricciones de superficie.
- Tenga en cuenta que las restricciones conflictivas pueden hacer que un problema no sea viable.
- Resuma que la medida de proximidad es un valor que indica la proximidad a una solución viable y cómo se puede utilizar para determinar la viabilidad de un problema en un trazado de convergencia.
Acerca de las restricciones
Cada problema de optimización consta de una entrada. En Grading Optimization, se trata de una superficie de terreno existente compuesta por triángulos. El solucionador de optimización cambiará la superficie y, una vez completada la operación, devolverá una nueva superficie. Sin embargo, no queremos una superficie aleatoria. Entre las infinitas superficies diferentes que puede crear el solucionador, se busca una que cumpla unos criterios específicos. Por ejemplo, puede que desee que la superficie en un punto determinado supere un talud máximo del 33 % (o una relación de 3:1). Estas se denominan restricciones.
una restricción en Grading Optimization es una limitación que se coloca en la superficie de entrada.
Viabilidad
Puede colocar un gran número de restricciones en una superficie. También es posible añadir una combinación de restricciones que entran en conflicto. Considere el siguiente dibujo que representa una plataforma de construcción en un terreno.
Se suponen las siguientes restricciones:
- Una restricción de talud máxima establecida en 5 %.
- La elevación de la plataforma de construcción se establece entre 250 y 252 metros.
- El contorno de la propiedad termina a 100 metros del edificio.
- La elevación del límite de explanación es de 244 metros.
El talud entre el límite de explanación y la elevación mínima del edificio es del 6 %, que es superior al talud máximo del 5 % especificado. La solución para esta explanación de superficie no es viable.
Grading Optimization todavía puede funcionar con un problema incoherente y encontrar una solución razonablemente viable. En este ejemplo, la solución podría resolver el punto en el que el talud del terreno termina en un 5,5 % y la elevación del edificio en 249,5 metros.
Un problema viable siempre se puede solucionar. Si un problema no es factible, Grading Optimization encontrará la mejor aproximación.
Proximidad
Grading Optimization cambia las elevaciones de superficie de forma iterativa para resolver las restricciones. Cuanto más se acerca a una solución viable, menos cambios se necesitan en la superficie. La cantidad de cambios que se deben realizar en la superficie en una iteración para cumplir con todas las restricciones individuales se mide mediante un valor llamado medida de proximidad.
la medida de proximidad es la suma de las distancias entre la posición de los puntos de superficie actuales y la posición en la que cada restricción individual requeriría que estuvieran.
Esto se ilustra mejor en el ejemplo de aproximación anterior. Supongamos que la solución se representa mediante el dibujo siguiente.
La distancia entre la plataforma de construcción se encuentra en 249,5 y la restricción de altura en 250 es de 0,5. Si hay 10 puntos de plataforma de construcción, cada uno se encuentra a una distancia de 0,5 de la restricción de altura y la suma de estos puntos contribuye en total a un total de 10 * 0,5 = 5 con respecto al valor de proximidad.
Además, el grupo de puntos de los triángulos del terreno que están con un talud del 6 % también se encuentran a una cierta distancia de la superficie de talud del 5 % que se busca. Si asumimos que todas las distancias desde este grupo suman hasta 10, entonces terminamos con una medida de proximidad total de 5 + 10 = 15 para la mejor aproximación. Dado que el solucionador no puede mejorar esta solución, la medida de proximidad permanecerá constante en este valor de 15 a medida que avancen las iteraciones.
cuando un problema es viable, la medida de proximidad disminuirá hasta cero a medida que avancen las iteraciones. Si un problema no es viable, el valor de proximidad se nivelará con un valor mayor que cero.
En Grading Optimization, podemos observar la medida de proximidad en la parte Viabilidad del cuadro de diálogo Trazados de convergencia.
Haga clic en 
en la ficha Infracción o en la ficha Desmonte y terraplén del panel Optimización para abrir el cuadro de diálogo Trazados de convergencia.
Las siguientes imágenes muestran la medida de proximidad para cuatro problemas diferentes. los dos primeros son viables; los dos segundos no lo son.
| ¿Viable? | Ejemplo |
|---|---|
| Sí |  |
| Sí |  |
| No |  |
| No |  |
Un problema inviable habitual consiste en que la restricción de talud máxima de una zona de límite de explanación se establece en un valor menor que los taludes reales a lo largo del contorno del límite de explanación. Dado que las zonas de límite de explanación tienen contornos fijos, el solucionador no podrá cumplir con el talud máximo en estas ubicaciones. En tal caso, Grading Optimization muestra un mensaje de advertencia al inicio de la optimización. 