Doctorado en Ingeniería

Operación Óptima de Procesos Industriales (20210089)

Ficha del Curso

• Inicio 23-03-2021
• Fin 17-06-2021
• ProfesoresDr. Alejandro Gabriel Marchetti
• HorarioA distancia
• LugarPlataforma Virtual
• Duración60 Hs.

Descripción

Parte I – Programación matemática lineal y no lineal

1. 1.        Programación matemática lineal (LP). Propiedades básicas de los programas matemáticos lineales. Ejemplos. El método simplex. Programa lineal dual. Relaciones primal-dual. Ejercicios.
2. 2.        Programación matemática no lineal (NLP). Propiedades de soluciones óptimas. Programación convexa. Optimización sin restricciones. Condiciones necesarias y suficientes de optimalidad. Optimización con restricciones de igualdad. El método de los multiplicadores de Lagrange. Optimización con restricciones de desigualdad. Condiciones geométricas de optimalidad. Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker. Ejemplos y ejercicios.
3. 3.        Métodos numéricos para NLP. Algoritmos y su convergencia. Optimización sin restricciones: Métodos básicos de descenso. Métodos cuasi-Newton. Optimización con restricciones: Método del gradiente proyectado. Método del gradiente reducido. Métodos de penalidades y funciones barrera. Programación cuadrática sucesiva. Ejemplos y ejercicios.

 

Parte II – Operación óptima de procesos industriales

1. 4.        Introducción a la optimización en tiempo real (RTO) de procesos continuos. Optimización de corrida-a-corrida de procesos batch. Efecto de las perturbaciones y errores de modelado. Formulación de un problema NLP. Métodos de adaptación basados en modelos. Métodos de adaptación sin modelo. Adaptación de modificadores. Ejemplos y ejercicios.

Objetivos

Que el estudiante que haya aprobado la asignatura adquiera los elementos de juicio necesarios para la formulación de un problema de optimización y la interpretación de los resultados, basándose en la experiencia práctica adquirida y el conocimiento de los aspectos teóricos relevantes. El curso presenta las nociones teóricas básicas de la programación matemática lineal y no-lineal, así como también las principales técnicas de resolución. La operación óptima de procesos industriales reviste una gran importancia económica. Sin embargo, el punto óptimo de operación es particularmente difícil de determinar cuando el modelo del que se dispone para llevar a cabo la optimización es impreciso o si se trabaja en presencia de perturbaciones. El curso incluye una introducción a la optimización en tiempo real y presenta tecnologías relevantes de optimización en tiempo real que se distinguen según la manera en que se incorporan las mediciones obtenidas en línea y la forma en que se lleva a cabo la adaptación a fines de reevaluar el punto óptimo de operación

Destinatarios

Son destinatarios de la presente asignatura de posgrado los graduados universitarios de las carreras de: Ingeniería Electrónica, Ingeniería Industrial, Licenciatura en Ciencias de la Computación, Licenciatura en Matemática, Ingeniería Electricista, Licenciatura en Física.

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