Redes Modelos Sustitutos y Diseño Óptimo de Sistemas
Complejos
Asignatura
Ficha Técnica
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Modalidad
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Electiva |
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Área
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Especialización |
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U.C:
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3 |
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Código
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2120360000980 |
Justificación
El diseño óptimo de sistemas complejos en diversas áreas,
tales como, petróleo, ambiente y energía, ha estado limitado
por el hecho de que las simulaciones numéricas asociadas con
modelos para algunos de sus problemas más significativos, se
conservan muy intensivas desde el punto de vista del consumo
de recursos computacionales, para ser incorporadas de manera
eficiente en esfuerzos de diseño óptimo de ingeniería. Para
resolver este problema, para propósitos de optimización, se
ha planteado la construcción de modelos sustitutos que puedan
ser usados en sustitución del modelo original
(computacionalmente costoso). Aspectos críticos para este
enfoque incluyen, pero no están limitados a: i) muestreo del
espacio de diseño para la construcción del modelo sustituto
usando el modelo original, ii) construcción y validación del
modelo sustituto, y iii) estrategias de optimización. Si
estos aspectos son considerados de manera apropiada, la
optimización basada en modelos sustitutos se convierte en una
herramienta efectiva y eficiente para el diseño óptimo de
sistemas complejos.
Objetivos del Curso
Proveer los conocimientos, habilidades y destrezas que
permitan:
- Identificar si un problema de optimización dado es
ameno de ser resuelto usando una estrategia de optimización
basada en modelos sustitutos.
- Evaluar diferentes alternativas, para: el diseño de
experimentos computacionales, la construcción de modelos
sustitutos, y la optimización de sistemas complejos.
- Codificación de estrategias de optimización basadas en
modelos sustitutos, y su aplicación en problemas de
análisis y diseño óptimo en ingeniería o áreas afines.
Prerequisitos
La exposición va dirigida a estudiantes graduados en
ingeniería, computación, o disciplinas relacionadas que han
aprobado los cursos: Técnicas de Programación, Matemáticas
para la Computación, Métodos Estadísticos, Redes Neuronales,
y Modelos Basados en Lógica Difusa, que desean profundizar en
los conocimientos y herramientas necesarias para el
desarrollo de estrategias de optimización basadas en modelos
sustitutos.
Contenido Programático
Unidad 1: Introducción.
- Definición abstracta de los problemas de optimización
a ser resueltos utilizando modelos sustitutos.
- Antecedentes de las posibles soluciones a los
problemas objetos de estudio.
- Ejemplos de problemas de ingeniería que forman parte
del dominio de problemas de interés.
Unidad 2: Diseño de experimentos computacionales (doe)
- Definiciones básicas.
- Muestreo aleatorio simple y estratificado.
- Hipercubo latino.
- A-optimal y D-optimal.
- Puntos fuertes y débiles de diferentes alternativas
para el DOE.
- Análisis y discusión de casos de estudio.
Unidad 3: Modelos sustitutos
- Definiciones básicas.
- Modelos de regresión.
- Modelos basados en lógica difusa.
- Modelos basados en redes neuronales.
- Construcción y validación de modelos.
- Puntos fuertes y débiles de diferentes alternativas
de modelado.
- Análisis y discusión de casos de estudio.
Unidad 4: Optimización
- Definiciones básicas.
- Métodos locales vs. métodos globales de
optimización.
- Métodos locales basados en gradiente (e.g.
Newton).
- Métodos locales no basados en gradiente (e.g.
downhill simplex).
- Métodos globales (e.g. algoritmos genéticos).
- Puntos fuertes y débiles de diferentes alternativas
de optimización.
- Análisis y discusión de casos de estudio.
Unidad 5: Aplicaciones
- En esta sección se discuten posibles aplicaciones de
la optimización basada en modelos sustitutos en la
solución de complejos problemas de análisis y diseño
óptimo en ingeniería, en áreas, tales como, petróleo,
ambiente, y energía.
Unidad 6: Presentacion de proyectos
- Los estudiantes participantes presentan la solución
aproximada de problemas de análisis y diseño óptimo en
ingeniería o áreas afines usando optimización basada en
modelos sustitutos. Una lista de posibles proyectos
finales es presentada a comienzo del semestre.
Metodología de la Enseñanza
Se realizarán exposiciones de clases teóricas por parte
del profesor, presentaciones por parte de investigadores en
el área y de los estudiantes participantes, etc.
Intensidad Horaria
La intensidad horaria es de 3 horas/semana durante 16
semanas (48 horas/semestre).
Bibliografía
No habrá un libro de texto único. Referencias para la
cobertura de los diferentes tópicos son en su mayoría
artículos de investigación y serán provistas por el
instructor. Los programas de computación a ser usados a lo
largo del curso se harán disponibles en el Instituto de
Cálculo Aplicado de la Facultad de Ingeniería de LUZ.