Redes Modelos Sustitutos y Diseño Óptimo de Sistemas Complejos

Asignatura

Ficha Técnica
Modalidad Electiva
Área Especialización
U.C: 3
Código 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.