5 resultados para Algoritmo de optimización
em Universidad de Alicante
Resumo:
Apuntes en formato html que incluyen los siguientes temas de la parte de simulación en la asignatura «simulación y optimización de procesos químicos» TEMA 1. Introducción 1.1 Introducción. 1.2 Desarrollo histórico de la simulación de procesos. Relación entre simulación optimización y síntesis de procesos. 1.3 Tipos de simuladores: Modular secuencial. Modular simultáneo. Basada en ecuaciones. TEMA 2. Simulación Modular Secuencial 2.1 Descomposición de diagramas de flujo (flowsheeting) 2.2 Métodos basados en las matrices booleanas Localización de redes cíclicas máximas. Algoritmo de Sargent y Westerberg. Algoritmo de Tarjan. 2.3 Selección de las corrientes de corte: 2.3.1 Caso general planteamiento como un "set-covering problem" (algoritmo de Pho y Lapidus) 2.3.2 Número mínimo de corrientes de corte (algoritmo de Barkley y Motard) 2.3.3 Conjunto de corrientes de corte no redundante (Algoritmo de Upadhye y Grens) TEMA 3. Simulación Modular Simultánea 3.1 Efecto de las estrategias tipo cuasi Newton sobre la convergencia de los diagramas de flujo. TEMA 4. Simulación Basada en Ecuaciones 4.1 Introducción. Métodos de factorización de matrices dispersas. Métodos a priori y métodos locales. 4.2 Métodos locales: Criterio de Markowitz. 4.3 Métodos a priori: 4.3.1 Triangularización por bloques: a. Base de salida admisible (transversal completo). b. Aplicación de los algoritmos de Sargent y Tarjan a matrices dispersas. c. Reordenación. 4.3.2 Transformación en matriz triangular bordeada. 4.4 Fase numerica. Algoritmo RANKI 4.5 Comparación entre los diferentes sistemas de simulación. Ventajas e Inconvenientes. TEMA 5. Grados de libertad y variables de diseño de un diagrama de flujo 5.1 Teorema de Duhem y regla de las fases 5.2 Grados de libertad de un equipo 5.3 Grados de libertad de un diagrama de flujo 5.4 Elección de las variables de diseño.
Resumo:
Material docente de la asignatura «Simulación y Optimización de procesos químicos». Parte de Optimización OPTIMIZACIÓN TEMA 6. Conceptos Básicos 6.1 Introducción. Desarrollo histórico de la optimización de procesos. 6.2 Funciones y regiones cóncavas y convexas. 6.3 Optimización sin restricciones. 6.4 Optimización con restricciones de igualdad y desigualdad. Condiciones de optimalidad de Karush Khun Tucker 6.5 Interpretación de los Multiplicadores de Lagrange. TEMA 7. Programación lineal 7.1 Introducción. Planteamiento del problema en forma canónica y forma estándar. 7.2 Teoremas de la programación lineal 7.3 Resolución gráfica 7.4 Resolución en forma de tabla. El método simplex. 7.5 Variables artificiales. Método de la Gran M y método de las dos fases. 7.6 Conceptos básicos de dualidad. TEMA 8. Programación no lineal 8.1 Repaso de métodos numéricos de optimización sin restricciones 8.2 Optimización con restricciones. Fundamento de los métodos de programación cuadrática sucesiva y de gradiente reducido. TEMA 9. Introducción a la programación lineal y no lineal con variables discretas. 9.1 Conceptos básicos para la resolución de problemas lineales con variables discretas.(MILP, mixed integer linear programming) 9.2 Introducción a la programación no lineal con variables continuas y discretas (MINLP mixed integer non linear programming) 9.3 Modelado de problemas con variables binarias: 9.3.1 Conceptos básicos de álgebra de Boole 9.3.2 Transformación de expresiones lógicas a expresiones algebraicas 9.3.3 Modelado con variables discretas y continuas. Formulación de envolvente convexa y de la gran M.
Resumo:
Presentaciones en power point de los temas correspondientes a la asignatura «Simulación y Optimización de procesos químicos».
Resumo:
La reciente implantación de los grados en la Universidad de Alicante (UA) ha supuesto un cambio sustancial en lo que se refiere a la estructuración en el tiempo y los contenidos de las asignaturas implicadas. Es un hecho innegable que se ha producido una reducción de las horas que el alumno pasa en el laboratorio. En particular, en el grado de Óptica y Optometría, asignaturas como la Óptica Geométrica ha pasado de tener 45 horas de laboratorio a sólo 12 horas. Frente a este hecho los profesores involucrados, en un intento de optimizar el tiempo utilizado en el laboratorio, han optado por potenciar y primar lo referente a la realización de los montajes experimentales propiamente dichos, la toma de datos y el análisis del resultado final, sobre los diferentes cálculos matemáticos implicados en el proceso, en ocasiones bastante engorrosos. Para compensarlo se ha diseñado una herramienta didáctica que agrupa applets de los diferentes cálculos a realizar. Se pretende que el alumno, posteriormente en casa, incorpore los datos numéricos obtenidos y obtenga los resultados pertinentes favoreciendo su posterior discusión en las tutorías virtuales. Se combina así la docencia presencial y virtual permitiendo optimizar el tiempo empleado en el laboratorio y la autocorrección por parte del alumno.
Resumo:
El documento de esta tesis por compendio de publicaciones se divide en dos partes: la síntesis donde se resume la fundamentación, resultados y conclusiones de esta tesis, y las propias publicaciones en su formato original, que se incluyen como apéndices. Dado que existen acuerdo de confidencialidad (véase "Derechos" más adelante) que impiden su publicación en formato electrónico de forma pública y abierta (como es el repositorio de la UA), y acorde con lo que se dictamina en el punto 6 del artículo 14 del RD 99/2011, de 28 de enero, no se incluyen estos apéndices en el documento electrónico que se presenta en cedé, pero se incluyen las referencias completas y sí se incluyen integramente en el ejemplar encuadernado. Si el CEDIP y el RUA así lo decidiesen más adelante, podría modificarse este documento electrónico para incluir los enlaces a los artículos originales.