Algoritmos eficientes para la optimización dinámica de procesos distribuidos

Resumen

Muchos procesos de la industria química, biotecnológica y alimentaria operan en modo discontinuo o semicontinuo y son además distribuidos, es decir, la variables de estado dependen tanto del tiempo como de la posición, A fin de calcular las mejores políticas de operación (control óptimo), es preciso resovler problemas de optimización dinámica. Sin embargo, el carácter no lineal y frecuentemente discontinuo de la mayoría de estos procesos, además de la existencia de restricciones sobre las variables de estado y de control, hacen que la resolución de estos problemas de optimización dinámica sea muy complicada, y que, por lo tanto, sea neceario disponer de técnicas de optimización dinámica robustas y eficientes. En el presente trabajo se han desarrollado una serie de métodos alternativos, basado en el método de parametrización de control. En particular, se han propuesto nuevos métodos de carácter local determinista que hacen uso de información de segundo orden exacta y un nuevo método híbrido estocástico -determinista, con propiedades de convergencia global para la resolución de problemas multinmodales. Asimismo, se han estudiado nuevas alternativas para la simulación eficiente de procesos distribuidos, con especial interés en el desarrollo teórico y aplicación práctica de modelos de orden reducido, esto ha contribuido a un aumento muy significativo en la eficiencia del proceso de optimización dimámico completando así los objetivos de este trabajo. Con el fin de mostrar las cualidades de los métodos propuestos se han resuelto diversos problemas de optimización dinámica tomados de la bilbiografía lo que pemrite además una comparación con los resultados encontrados con otras metodologías. Finalmente se ha considerado la resolución de los problemas de optimización dinámica de dos procesos de gran interés en la industria de alimentos como son la estrilización térmica y el procesamiento con horno