Información detallada de curso |
Primer semestre 2017
Abr 26, 2024 |
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| Código y Nombre de la Asignatura: ELP 8024 - TOPICOS AVANZADOS EN SIMULACION OPTIMIZACION Y CONTROL |
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División Académica:
División de Ingenierías
Departamento Académico: Dpto. Ingeniería Industrial IIN 7171 Calificación mínima de 3.0 y IIN 7081 Calificación mínima de 3.0 Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 3.000 Horas de Teoría 0.000 Horas de Laboratorio Niveles: Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría En este curso se estudian los conceptos fundamentales de la teoría de optimización, analizando el espacio de soluciones convexos y no convexos y el desarrollo de casos lineales y no lineales. Además se analizará la optimización multi-objetivo. 3. JUSTIFICACIÓN En el mundo real los ingenieros nos encontramos con el hecho de que la solución de los problemas no solamente requieren de una solución; sino que esta solución debe ser óptima. Además, en el mundo real la solución de los problemas no se presentan solamente con un solo objetivo, sino que se requiere de optimizar múltiples objetivos; es por esta razón que se ha planteado esta asignatura, la cual enseña a los estudiantes los conceptos fundamentales de la teoría de optimización aplicada a la ingeniería. 4. OBJETIVOS Estudiar y analizar la teoría fundamental de optimización para el desarrollo de soluciones óptimas. Analizar la fundamentación matemática de la optimización sin restricciones, con restricciones, mono-objetivo y multi-objetivo en espacios conexos y no convexos. Estudiar y analizar metaheurísticas como los algoritmos evolutivos para dar solución a problemas multi-objetivo en cualquier tipo de espacio de soluciones. 5. METODOLOGÍA Los procedimientos a seguir para obtener los objetivos previamente señalados son: - Clases magistrales por parte del profesor con ayuda de audiovisuales. - Trabajos en grupo y exposiciones por parte de los estudiantes. - Lecturas dirigidas sobre temas afines y artículos de revistas especializadas. - Desarrollo de prácticas grupales sobre los conceptos desarrollados. - Consultas en libros y manuales sobre tópicos relacionados con conceptos donde se apliquen los temas desarrollados. 6. CONTENIDO Optimización Local y Global Funciones y conjuntos de soluciones Convexas y No Convexas EL problema de Optimización Multiobjetivo Concepto de óptimo Pareto Aplicación del conjunto óptimo Pareto a la optimización multi-objetivo Soluciones tradicionales a problemas multiobjetivos Algoritmos generales de optimización Teoría de los Algoritmos Evolutivos MOEA (Multiobjective Evolutionary Algorithms) Aplicación de los MOEA Otras Metaheurísticas: Algoritmos Meméticos Simulated Annealing Tabú Search Ant Colony Algoritmos Culturales 7. EVALUACIÓN Primer parcial: 20% Segundo parcial: 20% Talleres y trabajos individuales: 20% Proyecto: 40% 8. BIBLIOGRAFÍA Mital K. V. Métodos de optimización en investigación de operaciones y análisis de sistemas. Editorial Limusa. Bazaraa M., Jarvis J., Sherali, H. Linear programming and network flows. Ed. John Wiley & Sons. 1990. Bazaraa M., Jarvis J., Sherali, H. Non-Linear programming. Ed. John Wiley & Sons. 1990. Cook W., Cunningham W., Pulleyblank W., Schrijver A. Combinatorial optimization. Ed. John Wiley & Sons. Steeb W. The Nonlinear workbook. World scientific publishing. 2nd edition. 2002 Coello C. Van Veldhuizen D. Lamont G. Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems. Kluver academic publishers. 2002. Nocedal J., Wright S. Numerical optimization. Springer. 1999. Glover F. Laguna M. Tabu Search. Kluver academic publishers. 1997. Van Laarhoven P. Aarts A. Simulated Annealing: Theory and Applications. Ed D Reidel Pub Co. Dantzig G., Thapa M. Linear programming. Vol 1. Springer. 1999 |
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