Determinación del subconjunto de soluciones no dominadas para la priorización de los criterios de optimización en procesos de producción de base biológica
[ES] El objetivo de este TFM es el desarrollo de un programa que automáticamente detecta las soluciones empleando un conjunto de criterios, también grafica las soluciones y busca las óptimas, utilizando el lenguaje de programación Python, en Google Colab. También se emplea Scikit-learn que es una li...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/186372 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/186372 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bioproducción Optimización Método de Pareto Biotecnología Bioproduction Optimization Pareto analysis Biotechnology INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA Máster Universitario en Automática e Informática Industrial-Màster Universitari en Automàtica i Informàtica Industrial |
| Sumario: | [ES] El objetivo de este TFM es el desarrollo de un programa que automáticamente detecta las soluciones empleando un conjunto de criterios, también grafica las soluciones y busca las óptimas, utilizando el lenguaje de programación Python, en Google Colab. También se emplea Scikit-learn que es una librería que se usa más para machine-learning, para analizar y extraer los valores para cada uno de los criterios, es decir la estadística sobre los criterios de 0 a 6. Los criterios que se van a considerar son 7, relativos a la producción, conservación y administración de los productos biológicos con aplicaciones farmacológicas (temperatura, número de dosis, duración, edad, humedad, presión y punto de rocío). El programa calcula todas las soluciones en cada línea y luego va a ordenarlas de la mejor hasta la peor, porque el método de Pareto busca las soluciones no dominadas (las mejores). Todo esto para llegar al objetivo número uno del trabajo, que es tener resultados reales que nos ayuden a poder interpretar las soluciones óptimas en el contexto de procesos de producción de base biológica. |
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