PLAPIQUI 05457
PLANTA PILOTO DE INGENIERIA QUIMICA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Búsqueda Dispersa Aplicada al Diseño de Redes de Sensores
Autor/es:
CARNERO MERCEDES; HERNÁNDEZ JOSÉ; SÁNCHEZ MABEL
Lugar:
Buenos Aires, Argentina
Reunión:
Congreso; XII Interamerican Congress of Chemical Engineering; 2006
Institución organizadora:
Interamerican Confederation of Chemical Engineering
Resumen:
En este trabajo se propone estudiar y resolver un problema de
diseño óptimo de redes de instrumentación cuando se desea encontrar la
topología de mínimo costo sujeto a restricciones de precisión y
disponibilidad sobre un conjunto especifico de variables de proceso. Estas
restricciones consideran la probabilidad de estimar el valor de ciertas
variables claves durante el ciclo de vida de la red de sensores. La estrategia
de resolución está basada en Búsqueda Dispersa, (Scatter Search). Dicho
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
diseño óptimo de redes de instrumentación cuando se desea encontrar la
topología de mínimo costo sujeto a restricciones de precisión y
disponibilidad sobre un conjunto especifico de variables de proceso. Estas
restricciones consideran la probabilidad de estimar el valor de ciertas
variables claves durante el ciclo de vida de la red de sensores. La estrategia
de resolución está basada en Búsqueda Dispersa, (Scatter Search). Dicho
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
En este trabajo se propone estudiar y resolver un problema de
diseño óptimo de redes de instrumentación cuando se desea encontrar la
topología de mínimo costo sujeto a restricciones de precisión y
disponibilidad sobre un conjunto especifico de variables de proceso. Estas
restricciones consideran la probabilidad de estimar el valor de ciertas
variables claves durante el ciclo de vida de la red de sensores. La estrategia
de resolución está basada en Búsqueda Dispersa, (Scatter Search). Dicho
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
Scatter Search). Dicho
procedimiento ha mostrado ser efectivo en la resolución de problemas de
optimización duros utilizando estrategias de diversificación e intensificación
eficaces para explorar el espacio de búsqueda, lo cual permite obtener la
mejor solución sobre el problema propuesto con un menor número de
evaluaciones de la función objetivo en relación con otros métodos
heurísticos.
