Modelos de inventario probabilístico y un enfoque de programación dinámica

Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Producción) U.A.N.L. Fac. de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, 1986.

Una metodología de solución basada en programación dinámica no secuencial y búsqueda Tabú para la operación eficiente de sistemas de transporte de gas natural en estado estable

Tesis (Maestro en Ciencias en Ingeniería de Sistemas) U.A.N.L.

Programación de producción por el método de programación dinámica

UANL

Programación dinámica. Problema de reemplazo

Aquí se expone un ejemplo de programación dinámica, el cual muestra una aplicación directa del principio de optimalidad en problemas de múltiples etapas. No obstante que la aplicación de este ejemplo se reduce a casos en que hay que tomar dos decisiones únicamente, en situaciones reales son diversos los problemas de este tipo y de ahí su importancia. Por otra parte, la forma de solución aquí expuesta resulta accesible aun para aquellos poco versados en programación dinámica. Creador de principios de optimalidad y uno de los principales propulsores de los principios teóricos que gobiernan esta variedad reciente de la programación matemática es R. E. Bellman. El término programación dinámica se define como: un sistema de optimización donde se puede representar cada una de las variables como función de un parámetro común y si este parámetro es el tiempo, entonces se trata de un problema de programación dinámica. Las técnicas de solución son aplicables, entre otros, a los procesos de decisiones de múltiples etapas en las cuales la decisión que se toma en cada etapa depende de las decisiones tomadas previamente.

Optimización dinámica con información híbrida: dos casos prácticos

[ES] La programación dinámica es un método de optimización de sistemas o de su representación matemática, donde se opera por fases, es decir, las decisiones se toman en forma secuencial.

Aprendizaje por refuerzo en espacios de estados continuos.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje que permite implementar comportamientos inteligentes de forma automática. La mayor parte de la teoría del aprendizaje por refuerzo se fundamenta en la programación dinámica. La implementación tradicional de estas funciones en forma tabular no es práctica cuando el espacio de estados es muy grande, o infinito. En este caso es necesario aplicar métodos de generalización que permitan extrapolar la experiencia adquirida para un conjunto limitado de estados, a la totalidad del espacio.. Para resolver el problema mencionado se puede recurrir a dos aproximaciones. Por un lado, existen técnicas basadas en una selección adecuada de puntos significativos y, por otro, se pueden emplear los métodos basados en el desarrollo de funciones de valor con algún método supervisado de aproximación de funciones. El trabajo trata de desarrollar métodos de aprendizaje por refuerzo aplicables en dominios con espacios de estados continuos, partiendo de las dos aproximaciones mencionadas, para fundirlas en un método eficaz que permita que el aprendizaje totalmente automático.. Esta investigación facilita un nuevo método de aprendizaje por refuerzo para dominios con espacios de estados continuos (ENNC-QL). Este método permite aprender tareas en entornos de varias dimensiones con mayor eficacia y el número de parámetros que debe suministrársele es mínimo.

Optimització del procés productiu d'engreixament porcí. Un enfocament operatiu

Aquest treball de tesis doctoral tracta de la Optimització de la fase d'engreix. L'objectiu és determinar les condicions d'enviament a sacrifici d'un lot d'animals des d'un punt de vista operatiu. En primer lloc es fa una anàlisi de la cadena de producció de carn porcina, resaltant-ne els canvis del sector que han influit en la fase d'engreixament. La conclusió d'aquesta anàlisi és el plantejament d'un model per prendre decisions degut al canvi de paradigma que s'evidencia: els productors de porcs en la fase d'engreix cal que orientin la gestió del paràmetres operatius i els productes finals a les exigències i gustos dels seus clients. Seguidament, es presenta el sistema d'ajut a la decisió basat en un model biològic que explica l'evolució de les variables productives (pes i consum de pinso). A més també prediu les variables associades a característiques de la canal, com són el percentatge de magre, la proporció de peces, el rendiment i el greix intramuscular. El sistema té en compte tres mercats de carn porcina alternatius: 1) basat en pes viu, 2) basat en mèrits de la canal (percentatge de magre) y 3) basat en el valor de les peces nobles resultants de l'especejament de l'animal. L'objetiu del sistema és determinar la millor estratègia d'enviament per a cadascun dels genotips que s'han estudiat (alternatives de producció) depenent del mercat on seran enviats els animals. A més, també ha estat estudiat l'efecte de la variabilitat biològica dels animals dins del lot sobre els valors econòmics. També s'ha considerat l'opció d'enviar els animals en diverses etapes per tal d'homogeneitzar el pes dels animals enviats. Aquest problema ha estat estudiat seguint l'enfocament de programació dinàmica. En els darrers capítols es presenten quatre aplicacions del model que s'han desenvolupat al llarg del treball. En un futur els mercats de carn porcina tindran la tendència a ser més definits, per tant la producció en la fase d'engreixament porcí hauria d'integrar i tenir en compte les demandes i les exigències del consumidor.

Time misalignments in fault detection and diagnosis

El desalineamiento temporal es la incorrespondencia de dos señales debido a una distorsión en el eje temporal. La Detección y Diagnóstico de Fallas (Fault Detection and Diagnosis-FDD) permite la detección, el diagnóstico y la corrección de fallos en un proceso. La metodología usada en FDD está dividida en dos categorías: técnicas basadas en modelos y no basadas en modelos. Esta tesis doctoral trata sobre el estudio del efecto del desalineamiento temporal en FDD. Nuestra atención se enfoca en el análisis y el diseño de sistemas FDD en caso de problemas de comunicación de datos, como retardos y pérdidas. Se proponen dos técnicas para reducir estos problemas: una basada en programación dinámica y la otra en optimización. Los métodos propuestos han sido validados sobre diferentes sistemas dinámicos: control de posición de un motor de corriente continua, una planta de laboratorio y un problema de sistemas eléctricos conocido como hueco de tensión.

Sistema de aviso en tiempo real de la velocidad óptima para minimizar consumo respetando la duración máxima del viaje

El estilo de conducción influye significativamente en el consumo de combustible de un vehículo. En este trabajo se presenta un algoritmo que permite calcular en tiempo real el perfil de velocidades necesario para cubrir un recorrido en un tiempo determinado a la vez que optimiza el consumo de combustible. El algoritmo se basa en la Programación Dinámica y tiene en cuenta la orografía del terreno, las características del sistema propulsor del vehículo y las retenciones de tráfico para informar al conductor el perfil de velocidad que debe mantener para reducir el consumo de combustible y cumplir con el objetivo de tiempo de viaje. El algoritmo evalúa periódicamente si el conductor ha seguido las indicaciones del sistema y analiza los posibles adelantos y retrasos ocurridos durante el viaje para adaptar las recomendaciones de velocidad de los tramos siguientes de recorrido. Esta supervisión continua resulta especialmente útil en caso de encontrarse el vehículo con retenciones que le obliguen a reducir la velocidad por debajo de la recomendada, de forma que el algoritmo recalcule un nuevo perfil de velocidades en cuanto desaparezca la retención manteniendo el criterio de optimizar consumo y respetando el tiempo de llegada al destino. El algoritmo se ha probado en recorridos reales logrando ahorros de combustible significativos. También garantiza el llegar a destino según el horario marcado siempre que sea posible, respetando los límites de velocidad de la carretera.

Compatibilidad del principio de óptimo de Bellman con los métodos secuenciales de optimización de redes de tuberías

En el proceso de cálculo de redes de tuberías se maneja un conjunto de variables con unas características muy peculiares, ya que son discretas y estandarizadas. Por lo tanto su evolución se produce por escalones (la presión nominal, el diámetro y el costo de los tubos). Por otro lado la presión de diseño de la red es una función directa de la presión de cabecera. En el proceso de optimización mediante programación dinámica la presión de cabecera se va reduciendo gradualmente en cada secuencia del proceso, haciendo que evolucione a la par la presión de diseño, lo que genera a su vez saltos discriminados en la presión nominal de los tramos, y con ello en su costo y en su gradiente de cambio. En esta tesis doctoral se analiza si estos cambios discriminados que se producen en el gradiente de cambio de algunos tramos en el curso de una secuencia, ocasionados por la evolución de la presión de cabecera de la red, generan interferencias que alteran el proceso secuencial de la programación dinámica. La modificación del gradiente de cambio durante el transcurso de una secuencia se conoce con el nombre de mutación, la cual puede ser activa cuando involucra a un tramo optimo modificando las condiciones de la transacción o pasiva si no crea afección alguna. En el análisis realizado se distingue entre la mutación del gradiente de cambio de los tramos óptimos (que puede generarse exclusivamente en el conjunto de los trayectos que los albergan), y entre los efectos que el cambio de timbraje produce en el resto de los tramos de la red (incluso los situados aguas abajo de los nudos con holgura de presión nula) sobre el mecanismo iterativo, estudiando la compatibilidad de este fenómeno con el principio de óptimo de Bellman. En el proceso de investigación llevado a cabo se destaca la fortaleza que da al proceso secuencial del método Granados el hecho de que el gradiente de cambio siempre sea creciente en el avance hacia el óptimo, es decir que el costo marginal de la reducción de las pérdidas de carga de la red que se consigue en una iteración siempre sea más caro que el de la iteración precedente. Asimismo, en el estudio realizado se revisan los condicionantes impuestos al proceso de optimización, incluyendo algunos que hasta ahora no se han tenido en cuenta en los estudios de investigación, pero que están totalmente integrados en la ingeniería práctica, como es la disposición telescópica de las redes (reordenación de los diámetros de mayor a menor de cabeza a cola de la red), y la disposición de un único diámetro por tramo, en lugar de que estén compartidos por dos diámetros contiguos (con sus salvedades en caso de tramos de gran longitud, o en otras situaciones muy específicas). Finalmente se incluye un capítulo con las conclusiones, aportaciones y recomendaciones, las cuales se consideran de gran utilidad para la ingeniería práctica, entre las que se destaca la perfección del método secuencial, la escasa transcendencia de las mutaciones del gradiente de cambio y la forma en que pueden obviarse, la inocuidad de las mutaciones pasivas y el cumplimiento del principio de Bellman en todo el proceso de optimización. The sizing process of a water distribution network is based on several variables, being some of them special, as they are discrete and their values are standardized: pipe pressure rating, pipe diameter and pipe cost. On another note, the sizing process is directly related with the pressure at the network head. Given that during the optimization by means of the Granados’ Method (based on dynamic programming) the pressure at the network head is being gradually reduced, a jump from one pipe pressure rating to another may arise during the sequential process, leading to changes on the pipe cost and on the gradient change (unitary cost for reducing the head losses). This chain of changes may, in turn, affect the sequential process diverting it from an optimal policies path. This thesis analyses how the abovementioned alterations could influence the results of the dynamic programming algorithm, that is to say the compatibility with the Bellman’s Principle of Optimality, which states that the sequence has to follow a route of optimal policies, and that past decisions should not influence the remaining ones. The modification of the gradient change is known as mutation. Mutations are active when they affect the optimal link (the one which was selected to be changed during iteration) or passive when they do not alter the selection of the optimal link. The thesis analysed the potential mutations processes along the network, both on the optimal paths and also on the rest of the network, and its influence on the final results. Moreover, the investigation analysed the practical restrictions of the sizing process that are fully integrated in the applied engineering, but not always taken into account by the optimization tools. As the telescopic distribution of the diameters (i.e. larger diameters are placed at the network head) and the use of a unique diameter per link (with the exception of very large links, where two consecutive diameters may be placed). Conclusions regarding robustness of the dynamic programming algorithm are given. The sequence of the Granados Method is quite robust and it has been shown capable to auto-correct the mutations that could arise during the optimization process, and to achieve an optimal distribution even when the Bellman’s Principle of Optimality is not fully accomplished. The fact that the gradient change is always increasing during the optimization (that is to say, the marginal cost of reducing head losses is always increasing), provides robustness to the algorithm, as looping are avoided in the optimization sequence. Additionally, insight into the causes of the mutation process is provided and practical rules to avoid it are given, improving the current definition and utilization of the Granados’ Method.

Optimización del consumo de combustible de un vehículo dependiendo de las condiciones de la carretera

El consumo de combustible en un automóvil es una característica que se intenta mejorar continuamente debido a los precios del carburante y a la creciente conciencia medioambiental. Esta tesis doctoral plantea un algoritmo de optimización del consumo que tiene en cuenta las especificaciones técnicas del vehículo, el perfil de orografía de la carretera y el tráfico presente en ella. El algoritmo de optimización calcula el perfil de velocidad óptima que debe seguir el vehículo para completar un recorrido empleando un tiempo de viaje especificado. El cálculo del perfil de velocidad óptima considera los valores de pendiente de la carretera así como también las condiciones de tráfico vehicular de la franja horaria en que se realiza el recorrido. El algoritmo de optimización reacciona ante condiciones de tráfico cambiantes y adapta continuamente el perfil óptimo de velocidad para que el vehículo llegue al destino cumpliendo el horario de llegada establecido. La optimización de consumo es aplicada en vehículos convencionales de motor de combustión interna y en vehículos híbridos tipo serie. Los datos de consumo utilizados por el algoritmo de optimización se obtienen mediante la simulación de modelos cuasi-estáticos de los vehículos. La técnica de minimización empleada por el algoritmo es la Programación Dinámica. El algoritmo divide la optimización del consumo en dos partes claramente diferenciadas y aplica la Programación Dinámica sobre cada una de ellas. La primera parte corresponde a la optimización del consumo del vehículo en función de las condiciones de tráfico. Esta optimización calcula un perfil de velocidad promedio que evita, cuando es posible, las retenciones de tráfico. El tiempo de viaje perdido durante una retención de tráfico debe recuperarse a través de un aumento posterior de la velocidad promedio que incrementaría el consumo del vehículo. La segunda parte de la optimización es la encargada del cálculo de la velocidad óptima en función de la orografía y del tiempo de viaje disponible. Dado que el consumo de combustible del vehículo se incrementa cuando disminuye el tiempo disponible para finalizar un recorrido, esta optimización utiliza factores de ponderación para modular la influencia que tiene cada una de estas dos variables en el proceso de minimización. Aunque los factores de ponderación y la orografía de la carretera condicionan el nivel de ahorro de la optimización, los perfiles de velocidad óptima calculados logran ahorros de consumo respecto de un perfil de velocidad constante que obtiene el mismo tiempo de recorrido. Las simulaciones indican que el ahorro de combustible del vehículo convencional puede lograr hasta un 8.9% mientras que el ahorro de energía eléctrica del vehículo híbrido serie un 2.8%. El algoritmo fusiona la optimización en función de las condiciones del tráfico y la optimización en función de la orografía durante el cálculo en tiempo real del perfil óptimo de velocidad. La optimización conjunta se logra cuando el perfil de velocidad promedio resultante de la optimización en función de las condiciones de tráfico define los valores de los factores de ponderación de la optimización en función de la orografía. Aunque el nivel de ahorro de la optimización conjunta depende de las condiciones de tráfico, de la orografía, del tiempo de recorrido y de las características propias del vehículo, las simulaciones indican ahorros de consumo superiores al 6% en ambas clases de vehículo respecto a optimizaciones que no logran evitar retenciones de tráfico en la carretera. ABSTRACT Fuel consumption of cars is a feature that is continuously being improved due to the fuel price and an increasing environmental awareness. This doctoral dissertation describes an optimization algorithm to decrease the fuel consumption taking into account the technical specifications of the vehicle, the terrain profile of the road and the traffic conditions of the trip. The algorithm calculates the optimal speed profile that completes a trip having a specified travel time. This calculation considers the road slope and the expected traffic conditions during the trip. The optimization algorithm is also able to react to changing traffic conditions and tunes the optimal speed profile to reach the destination within the specified arrival time. The optimization is applied on a conventional vehicle and also on a Series Hybrid Electric vehicle (SHEV). The fuel consumption optimization algorithm uses data obtained from quasi-static simulations. The algorithm is based on Dynamic Programming and divides the fuel consumption optimization problem into two parts. The first part of the optimization process reduces the fuel consumption according to foreseeable traffic conditions. It calculates an average speed profile that tries to avoid, if possible, the traffic jams on the road. Traffic jams that delay drivers result in higher vehicle speed to make up for lost time. A higher speed of the vehicle within an already defined time scheme increases fuel consumption. The second part of the optimization process is in charge of calculating the optimal speed profile according to the road slope and the remaining travel time. The optimization tunes the fuel consumption and travel time relevancies by using two penalty factors. Although the optimization results depend on the road slope and the travel time, the optimal speed profile produces improvements of 8.9% on the fuel consumption of the conventional car and of 2.8% on the spent energy of the hybrid vehicle when compared with a constant speed profile. The two parts of the optimization process are combined during the Real-Time execution of the algorithm. The average speed profile calculated by the optimization according to the traffic conditions provides values for the two penalty factors utilized by the second part of the optimization process. Although the savings depend on the road slope, traffic conditions, vehicle features, and the remaining travel time, simulations show that this joint optimization process can improve the energy consumption of the two vehicles types by more than 6%.

La programación de una aplicación de área : Geometría con un sistema de Geometría dinámica.

Se describe la experiencia llevada a cabo en el IES Sierra de San Pedro de La Roca de la Sierra (Badajoz) en la impartición de la asignatura de Matemáticas y más concretamente de Geometría dinámica a través del programa informático Dr. Genius (elegido por ser un programa sencillo y que trabaja sobre gnulinex). Los objetivos didácticos que se persiguen con la experiencia son aprender el modo de trabajo del programa de Geometría dinámica Dr. Genius, adquirir un vocabulario elemental de Geometría, conocer y aplicar los conceptos de paralelismo y perpendicularidad, estimar los medios de longitudes de segmentos y de ángulos, reconocer y dibujar los distintos tipos de triángulos, estudiar las posiciones relativas de un punto y una circunferencia, estudiar las posiciones relativas de una recta y una circunferencia y conocer y trazar los puntos y rectas notables de un triángulo.

Programación social y dinámica de la población

Incluye Bibliografía

Esquemas básicos para una programación del aprendizaje escolar.

Reflexionar sobre la función programadora, sus ventajas y posibilidades. Actualizar las nociones fundamentales en torno a los factores o variables que intervienen en el diseño de la programación. Proporcionar criterios para la formulación operativa de objetivos de aprendizajes y actividades y experiencias acordes con los mismos, utilizando diversas taxonomías de objetivos aplicadas a las características y necesidades de las nuevas orientaciones pedagógicas para la EGB. La programación como descripción de un trabajo que han de desarrollar los alumnos y el profesor en función de unas metas a lograr, que se concretan en unos comportamientos deseables de aprendizaje en los alumnos. Se estudian los factores del proceso programador: materia o área objeto de la programación, fines y objetivos, contenidos didácticos o temáticos, actividades y técnicas, recursos didácticos. Por otra parte, se expone la dinámica que debe seguir el proceso programador en sus diferentes fases: formulación operativa de los objetivos, estructuración del contenido, ordenación de las técnicas y recursos, diseños de actividades y redacción de la programación. La última fase consiste en un análisis de las funciones en materia de programación de los distintos órganos de una institución escolar: equipo directivo, equipo de profesores, profesor del area, coordinador de etapa, etc. Ver bibliografía. Se hace un análisis de carácter teórico y descriptivo de las diferentes fases del proceso programador y de las distintas condiciones que influyen en él. Para este análisis el autor se basa esencialmente en las teorías inspiradas en la llamada Pedagogía por objetivos y en las distintas taxonomías de los objetivos de aprendizaje. Los objetivos constituyen el fundamento básico del proceso programador. El análisis taxonómico de los objetivos tiene ventajas como: orientan el proceso de aprendizaje, permiten reconocer las interacciones de los procesos de enseñanza, facilitan las relaciones interdisciplinares. Como dimensiones negativas pueden señalarse: parten de una concepción de la enseñanza rigurosamente conceptual y operacionalizada, hay objetivos educativos de gran valor, que es muy difícil de operacionalizar, puede inducir a una mecanización de la enseñanza y de la acción del profesorado. Esta investigación proporciona en los anexos una serie de ejercicios, útiles de cara a la práctica en la formulación operativa de los objetivos, y varias taxonomías de objetivos aplicados a áreas especializadas. La programación es importante como instrumento integrador de cuantos factores convergen en el acto didáctico, como garantizadora de coherencia y continuidad de las acciones didácticas de equipos de profesores de un centro, como base para ponderar los avances en la evaluación objetiva del rendimiento académico, y como instrumento dinamizador de base, a partir de los resultados de las acciones correctoras derivadas del mismo.

Colectivo de programación interdisciplinar para el ciclo medio adaptado a Canarias.

Partiendo de la necesidad de lograr una interdisciplinariedad entre las distintas áreas, se seleccionan 15 centros de interés, a partir de los cuales se programan las 15 quincenas que componen el curso escolar. Participaron 340 alumnos aproximadamente, pertenecientes al tercer nivel de EGB de varios centros públicos de Lanzarote. Se han conseguido los objetivos propuestos. Además, las áreas de Plástica y Dinámica se han visto revalorizadas con la creación de un taller y se ha promovido la utilización de los materiales del centro de recursos. Se ha facilitado el perfeccionamiento del profesorado participando en actividades de renovación. Se han llevado a cabo experiencias en el aula, aportadas por los distintos departamentos. Se ha promovido la utilización de los materiales del centro de recursos, ofertando aquellos que se adaptan a los centros de interés que se programan.