Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos

Muchos de los procesos de la industria químicam biotecnológica y alimentaria transcurren en modo discontinuo o semicontinuo. Por ello, su descripción debe realizarse mediante modelos dinámicos constituidos por ecuaciones diferenciales y algebraicas frecuentemente no lineales. A menudo, es preciso ad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Balsa-Canto, Eva
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2010
País:España
Institución:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
Repositorio:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
OAI Identifier:oai:digital.csic.es:10261/29829
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10261/29829
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Optimizacion dinámica
Procesos distribuidos
Control óptimo
Modelos reducidos
id ES_bd1c6ef8ed1afb7bc7b66aaafd4891aa
oai_identifier_str oai:digital.csic.es:10261/29829
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidosBalsa-Canto, EvaOptimizacion dinámicaProcesos distribuidosControl óptimoModelos reducidosMuchos de los procesos de la industria químicam biotecnológica y alimentaria transcurren en modo discontinuo o semicontinuo. Por ello, su descripción debe realizarse mediante modelos dinámicos constituidos por ecuaciones diferenciales y algebraicas frecuentemente no lineales. A menudo, es preciso además incorporar la dependencia espacial de las variables de estado relevantes mediante sistemas de ecuaciones en derivadas parciales (procesos distribuidos). A fin de calcular las mejores políticas de operación de dichos procesos (control óptimo), es preciso disponer de técnicas de optimización dinámica robustas y eficientes con las que hacer frente a las dificultades que surgen de la presencia de restricciones sobre estados y controles y al carácter multimodal (no convexo) derivado de posibles discontinuidades y a la no linealidad intrínseca de estos procesos. En esta tesis se ha adopatado el esquema de parametrización de control y se ha perseguido aumentar la eficiencia y robustez de la resolución del NLP externo así como disminuir en lo posible el coste computacional de la resolución del problema de valor inicial asociado. Para ello se proponen en primer lugar nuevos métodos deterministas de optimización dinámica que hacen uso del cálculo eficiente de las sensibilidades paramétricas de primer y segundo orden para evaluar de forma muy eficiente el gradiente y el Hessiano o Hessiano proyectado de la función objetivo. Por otra parte, dada la frecuente no convexidad del NLP se propone un nuevo método híbrido que combina un método estocástico de carácter global con un método determinista local. Esto permite sumar sus ventajas a la vez que se evitan varios de sus inconvenientes. Estas nuevas metodologías se aplican a la solución de diversos problemas de complejidad crecientetomados de la bibliografía reciente y de gran interés en los sectores químico y biotecnológico. Por último se presenta la aplicación de estos nuevos métodos a la resolución de problemas asociados a procesos distribuidos. Para la resolución de los problemas de valor inicial se considera el uso del método numérico de las líneas y el método de elementos finitos que transforman las ecuaciones en derivadas parciales originales en un conjunto de ecuaciones diferenciales y algebraicas de dimensión elevada. Estas metodologías se aplican al cálculo de las políticas óptimas de operación de un conjunto de problemas distribuidos incluyendo dos de especial relevancia para la industria alimentaria la esterilización térmica de alimentos y el procesamiento térmico de alimentos en hornos mixtos microondas convección. Dado que el proceso de simulación de sistemas distribuidos requiere un tiempo de computación significativo se presenta, en la última parte del trabajo, una metodología que basada en la proyección del modelo distribuido sobre hiperplanos de dimensión baja permite reducir su orden manteniendo sus propiedades de representación. Las grandes ventajas del uso de modelos de orden reducido se ilustran con su aplicación a la simulación, diseño y optimización dinámica del proceso de esterilización térmica de alimentos.Este trabajo se ha enmarcado en el desarrollo de un proyecto financiado por la Comunidad Europea FAIR CT96-1192, una extensión financiada por la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología CICyT ALI97-1939-CE, y una beca predoctoral concedida por la Excma. Diputación de Pontevedra.Peer reviewedBanga, Julio R.Alonso, Antonio A.201020102010info:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06http://hdl.handle.net/10261/29829reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSICinstname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Españolinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:digital.csic.es:10261/298292026-05-22T06:33:51Z
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
title Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
spellingShingle Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
Balsa-Canto, Eva
Optimizacion dinámica
Procesos distribuidos
Control óptimo
Modelos reducidos
title_short Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
title_full Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
title_fullStr Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
title_full_unstemmed Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
title_sort Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos
dc.creator.none.fl_str_mv Balsa-Canto, Eva
author Balsa-Canto, Eva
author_facet Balsa-Canto, Eva
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Banga, Julio R.
Alonso, Antonio A.
dc.subject.none.fl_str_mv Optimizacion dinámica
Procesos distribuidos
Control óptimo
Modelos reducidos
topic Optimizacion dinámica
Procesos distribuidos
Control óptimo
Modelos reducidos
description Muchos de los procesos de la industria químicam biotecnológica y alimentaria transcurren en modo discontinuo o semicontinuo. Por ello, su descripción debe realizarse mediante modelos dinámicos constituidos por ecuaciones diferenciales y algebraicas frecuentemente no lineales. A menudo, es preciso además incorporar la dependencia espacial de las variables de estado relevantes mediante sistemas de ecuaciones en derivadas parciales (procesos distribuidos). A fin de calcular las mejores políticas de operación de dichos procesos (control óptimo), es preciso disponer de técnicas de optimización dinámica robustas y eficientes con las que hacer frente a las dificultades que surgen de la presencia de restricciones sobre estados y controles y al carácter multimodal (no convexo) derivado de posibles discontinuidades y a la no linealidad intrínseca de estos procesos. En esta tesis se ha adopatado el esquema de parametrización de control y se ha perseguido aumentar la eficiencia y robustez de la resolución del NLP externo así como disminuir en lo posible el coste computacional de la resolución del problema de valor inicial asociado. Para ello se proponen en primer lugar nuevos métodos deterministas de optimización dinámica que hacen uso del cálculo eficiente de las sensibilidades paramétricas de primer y segundo orden para evaluar de forma muy eficiente el gradiente y el Hessiano o Hessiano proyectado de la función objetivo. Por otra parte, dada la frecuente no convexidad del NLP se propone un nuevo método híbrido que combina un método estocástico de carácter global con un método determinista local. Esto permite sumar sus ventajas a la vez que se evitan varios de sus inconvenientes. Estas nuevas metodologías se aplican a la solución de diversos problemas de complejidad crecientetomados de la bibliografía reciente y de gran interés en los sectores químico y biotecnológico. Por último se presenta la aplicación de estos nuevos métodos a la resolución de problemas asociados a procesos distribuidos. Para la resolución de los problemas de valor inicial se considera el uso del método numérico de las líneas y el método de elementos finitos que transforman las ecuaciones en derivadas parciales originales en un conjunto de ecuaciones diferenciales y algebraicas de dimensión elevada. Estas metodologías se aplican al cálculo de las políticas óptimas de operación de un conjunto de problemas distribuidos incluyendo dos de especial relevancia para la industria alimentaria la esterilización térmica de alimentos y el procesamiento térmico de alimentos en hornos mixtos microondas convección. Dado que el proceso de simulación de sistemas distribuidos requiere un tiempo de computación significativo se presenta, en la última parte del trabajo, una metodología que basada en la proyección del modelo distribuido sobre hiperplanos de dimensión baja permite reducir su orden manteniendo sus propiedades de representación. Las grandes ventajas del uso de modelos de orden reducido se ilustran con su aplicación a la simulación, diseño y optimización dinámica del proceso de esterilización térmica de alimentos.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010
2010
2010
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
format doctoralThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10261/29829
url http://hdl.handle.net/10261/29829
dc.language.none.fl_str_mv Español
language_invalid_str_mv Español
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
instname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
instname_str Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
reponame_str DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
collection DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869418172711436288
score 15,811543

Similares en LA Referencia