En una planta química ocurren situaciones anormales cuando el proceso se desvía del régimen normal de manera significativa durante su operación. La Detección (D) temprana y el diagnóstico de fallas, mientras la planta se encuentra todavía operando en una región controlable, ayuda a evitar que la situación anormal progrese y reduce el impacto de la posible ocurrencia de accidentes industriales mayores y menores. Todos los enfoques propuestos para resolver el problema de D y Aislamiento de Fallas (AFs), de alguna manera, comparan el comportamiento observado del proceso con un modelo de referencia. Dicho comportamiento se infiere en función de las mediciones proporcionadas por los sensores instalados en el proceso. Si bien, el desempeño de la estrategia de monitoreo depende fuertemente de la selección de las variables observadas, se ha puesto mucho énfasis en el desarrollo de metodologías de diagnóstico dado un conjunto predefinido de sensores, y se ha prestado escasa atención al Diseño de Redes de Sensores (DRS) que permitan una eficiente D y AFs. Por tal motivo, el objetivo de esta tesis es abordar el desarrollo e implementación de nuevas metodologías para DRS con propósitos de Diagnóstico de Fallas. En primer término se presenta una estrategia de diseño, formulada como un problema de optimización, que permite obtener una Red de Sensores (RS) que satisface la Observabilidad (O) y la Resolución (R) de todas las fallas del proceso, con el menor costo, si todos los sensores funcionan correctamente, y además verifica la O y R de un conjunto de fallas claves, si algunos instrumentos, afectados por la ocurrencia de dichas fallas, no están disponibles. Para ello se define el Grado de Resolución de una falla clave y se lo incorpora utilizando desigualdades lineales. El diseño se resuelve empleando códigos de Programación Mezcla Entera Lineal. A continuación se aborda el problema de DRS utilizadas para monitorear procesos con la técnica Análisis de Componentes Principales (PCA), uno de los métodos de Control Estadístico Multivariable más usados en la industria. En relación con la capacidad de la RS para detectar todas las fallas, se propone un nuevo enfoque para evaluar las restricciones de D, basado en el cálculo de los estadísticos de Hotelling y el Error Cuadrático de Predicción, y se formulan diseños robustos. A fin que el sistema de control sea capaz de diagnosticar la causa de una falla detectada usando PCA, primero es necesario que todas las mediciones afectadas por su ocurrencia sean identificadas como variables sospechosas. Esta condición se verifica examinando las restricciones de Identificación de Variables Sospechosas (IVS), que se formulan en términos de las contribuciones de las variables a los estadísticos empleados por el método PCA. Las restricciones de AFs se definen en función de los vectores de identificación de las fallas, los cuales deben ser diferentes para que éstas sean distinguibles. Se proponen nuevas formulaciones para el DRS que satisfacen restricciones de O y R (lineales), y condiciones de D, IVS y AFs (no lineales). Dado que la R es una condición necesaria para el AFs, inicialmente se obtiene la RS de mínimo costo que verifica las restricciones lineales de O y R. La cantidad de sensores que forman parte de la solución de este problema da el nivel inicial a partir del cual se inicia la búsqueda transversal, utilizada para resolver el diseño que cumple con todas las restricciones. Durante la ejecución de la búsqueda transversal, para cada nodo se evalúan primero las restricciones lineales, ya que consumen un tiempo de cómputo significativamente menor que las no lineales. Se han obtenidos muy buenos resultados al aplicar las nuevas estrategias para el DRS del conocido proceso Tennesse Eastman.

En lo últimos años se han producido numerosos avances en la industria química en áreas tales como: monitoreo de procesos, control basado en modelos, control estadístico multivariable, optimización en tiempo real, diagnóstico de fallas, etc. Sin embargo, existen aún varios tópicos claves que deben resolverse, entre ellos, el diseño de la red de instrumentación de una planta química. Ésta proporciona un conocimiento integral del estado actual de proceso que resulta indispensable para la toma de decisiones. En este contexto aparece la necesidad de desarrollar estrategias sistemáticas que permitan determinar para cada variable de proceso si será medida, y en tal caso, indicar cuántos sensores la medirán y cuáles serán sus características, a la vez que se optimiza un criterio de desempeño preestablecido. Este problema se conoce como Problema de Diseño de Redes de Sensores, PDRS. Frecuentemente es necesario satisfacer restricciones en la calidad de las estimaciones sólo para un conjunto de variables claves. En este caso, se diseña una red de sensores llamada General, sin conocer a priori la cardinalidad del conjunto óptimo de instrumentos. Si bien se han utilizado diferentes modelos de selección óptima de sensores, siempre resulta un problema de optimización combinatorial sujeto a restricciones. En esta tesis se han desarrollado e implementado metodologías de resolución del PDRS para plantas de proceso cuya operación se representa mediante sistemas linealizados de ecuaciones algebraicas. Las estrategias propuestas emplean motores de optimización híbridos con el fin de explotar las ventajas de los algoritmos estocásticos de búsqueda global y local. Dichas metodologías, si bien no garantizan optimalidad, ofrecen buenas soluciones en tiempos que no crecen exponencialmente con el tamaño de la entrada. Además son lo suficientemente flexibles como para ser adaptadas a otras formulaciones del PDRS. Inicialmente se investiga la resolución del diseño empleando nuevos algoritmos de búsqueda local inspirados en la heurística Búsqueda Tabú (BT). Los resultados alcanzados indican que éstos son menos robustos cuando la complejidad de las restricciones aumenta. También se estudia el comportamiento de un algoritmo ad-hoc híbrido basado en Búsqueda Dispersa, que combina una búsqueda global con técnicas de inspección por entornos diferentes a las empleadas en la BT, obteniéndose una mejor reproducibilidad de los resultados. Además se analiza la aplicabilidad de los Algoritmos de Estimación de Distribuciones (AEDs), de orden creciente, para la resolución del PDRS. Si bien todos son capaces de hallar buenas soluciones, la complejidad adicional que implica considerar un modelo gráfico probabilístico de mayor orden no produce una mejora importante en la calidad y repetitividad de las mejores soluciones. Por último se desarrolla una nueva metodología, denominada pPBIL-OS (Parallel Population Based Incremental Learning – Strategic Oscillations). Ésta consiste en un esquema de resolución híbrido que combina las ventajas del algoritmo poblacional PBIL, de orden uno, con la técnica de búsqueda local Oscilaciones Estratégicas, que trabaja en el marco de la BT. El procedimiento emplea un cierto número de subpoblaciones que evolucionan de manera independiente, pudiendo intercambiar información entre ellas con cierta probabilidad. Su desempeño, medido en función de: la calidad y reproducibilidad de las soluciones, la capacidad de resolver problemas de tamaño incremental y los requerimientos de cómputo, resulta muy satisfactorio. / In recent years many improvements have occurred in chemical industries in areas such as: process monitoring, model predictive control, statistical process control, real time optimization, etc. However there exist many key topics which should be solved, e.g., the design of the instrumentation network of a chemical plant. It provides a comprehensive knowledge about the current process state that is very important for the decision making process. In this context, the development of systematic strategies which determine if a process variable will be measured, and indicating this case the quantity of sensors and their features, and also satisfying a performance criterion, is essential. This problem is known as the Sensor Network Design Problem, PDRS. Frequently it is necessary to fulfill some restrictions on the estimation quality of a set of key variables. In this case, a General Sensor Network is designed without knowing in advance the cardinality of the optimum set. Even though different models are used for the optimal selection of instruments, a combinatorial optimization problem subject to constraints always arises. In this thesis, resolution methodologies of the PDRS are developed and implemented for process plants whose operation is represented by a linearized system of algebraic equations. The proposed strategies use hybrid optimization engines that take advantage of the combined use of global and local search stochastic algorithms. Even though these methodologies do not guarantee optimality, they provide good solutions using computation times that do not exponentially depend on the problem size. Furthermore they are flexible enough to be adopted for other formulations of the PDRS. At first the research addresses the design problem using new local search algorithms which are inspired on the Tabu Search (BT). Results indicate that their robustness decreases when the restrictions complexity increases. Furthermore the behaviour of an ad-hoc hybrid algorithm based on Scatter Search is studied. It combines a global search with local search techniques which are different from the ones used by BT. A better solution reproducibility is achieved. Also the applicability of Estimation of Distribution Algorithms (AEDs) of incremental order for the resolution of the PDRS is analyzed. Although they are capable to obtain good solutions, the additional complexity involved in considering a graphical probabilistic model of high order does not improve the solutions quality and reproducibility. At last, a new methodology, called pPBIL-OS (Parallel Population Based Incremental Learning – Strategic Oscillations), is developed. It is a hybrid solving scheme than combines the advantages of the global search algorithm PBIL, of order one, with the local search technique Strategic Oscillations. It works in the framework of the BT. The procedure employs a certain number of subpopulations, which evolve independiently and exchange information among them with a given probability. The strategy performance, which is evaluated in terms of the solutions quality and reproducibility, the capability to solve problems of incremental size and the computation time requirements, is very satisfactory.

En esta tesis se aborda el planeamiento óptimo en la industria de la fruta de pepita, con especial énfasis en el complejo productivo-industrial de peras y manzanas localizado en la región del alto valle de Río Negro y Neuquén. La toma de decisiones en esta actividad presenta desafíos importantes relacionados con la incertidumbre existente en los segmentos productivo y de comercialización, la naturaleza estacional del negocio y la condición perecedera de sus productos. Especfícamente se estudiaron los tres niveles de toma de decisión principales de cualquier cadena de suministro: estratégico, táctico y operativo.A nivel estratégico, relacionado con la introducción de nuevos ítems a la carterade productos de la empresa, se modeló el problema de reestructuración de la composición varietal. Este problema se considera relevante porque la modificación de la estructura de variedades de peras y manzanas de una chacra involucra grandes inversiones y períodos extensos hasta lograr la entrada en producción de las nuevas plantaciones. En lo que respecta a los niveles de planeamiento táctico y operativo, se modeló la cadena de suministro de la fruta fresca desde los productores hasta los mercados finales, incluyendo las plantas de empaque y las cámaras frigoríficas, con el objeto de planificar los principales ujos e inventarios del sistema.A nivel táctico, sobre la base de pronósticos de cosecha, costos y precios, se procura definir los programas de producción y venta que optimicen el beneficio del negocio.Este modelo permite evaluar el desempeño de diferentes infraestructuras para satisfacer la demanda prevista y estimar los requerimientos de servicios correspondientes. En modo operativo se incluyó un mayor nivel de detalle con el objeto de evaluar el impacto de corto plazo de decisiones operativas. Para posibilitar su resolución en un tiempo razonable y disponer de una forma práctica de reaccionar frente a eventos inciertos, se propone su empleo en el contexto de una estrategia de horizonte móvil. / This thesis addresses optimal planning of the pip-fruit industry with particular emphasis on the productive-industrial complex located in the \Alto Valle de Río Negro y Neuquén" region. Decision making in this industry presents challenging features related to the inherent uncertainty in the productive and commercialization segments, the seasonal nature of the activity and the perishable condition of its products. Speci fically, three decision making levels of any supply chain system were addressed: strategic, tactical and operational. At the strategic level, the restructuring of the apple and pears varieties composition related to the inclusion of new items in the product portfolio of the company was addressed. This problem is considered relevant since the modification of the varieties structure in farms involves large investments and extensive periods until the new plantation production start. Regarding tactical and operative levels, the fresh fruit industry supply chain was modelled from production farms to final markets, including packaging plants and refrigeration facilities, aimed at planning the main uxes and inventories along the system.At the tactical level, based on harvest estimations and costs and prices forecasts, the production plans that optimize the business profit are investigated. This model allows the assessment of diferent infrastructures performance aimed at satisfying the expected demand and estimating the required logistics. In an operational mode, the described supply chain was modelled with a larger level of detail in order to evaluate the short term impact of operative decisions. Aimed at achieving solutions in reasonable computation times and being able to react in the face uncertain events in a practical fashion, its use within a rolling horizon strategy is proposed.

Ingeniero Civil de Minas / En el último tiempo, el precio del cobre se ha estado transando con una tendencia sostenida a la baja, lo que ha conllevado implementar un conjunto de medidas a nivel nacional e internacional, para lograr una reducción de costos e incrementos en la productividad de los procesos. Actualmente, los sistemas de asignación dinámica como Jigsaw o Modular no se encargan del reabastecimiento de combustible, el cual es llevado a cabo de manera manual, y este es realizado cuando el equipo notifica que está cercano a la reserva. Por otra parte, estos softwares una vez asignado a descarga el material, no analiza las características de la carga que se transporta en cada camión, por lo que este proceso consiste en que el primero en llegar es el que realiza la actividad. Este trabajo se centró en recuperar tiempos perdidos de los camiones de extracción en las operaciones a cielo abierto de la gran minería, para mejorar el proceso productivo. Esto se logra mediante la implementación de modelos de redes neuronales, usados para la predicción de información, y modelos de optimización, los cuales usarán lo predicho para mejorar el transporte, en los procesos de chancado y abastecimiento de combustible. Para el caso de estudio se tomó una base de datos de 6 meses, contados a partir de febrero del 2015, de una faena donde el movimiento de material es de aproximadamente 450 KTPD y cuenta con una flota efectiva de 54 CAEX. En cuanto al proceso de optimización de chancado, se logró que mediante una red neuronal se predijera el tiempo de proceso de cada carga y luego, se reorganizara el sistema de descarga teniendo en consideración este nuevo parámetro. Considerando un circuito de 5 km de distancia y con una flota 11 CAEX, se consiguió incrementar la utilización de los equipos de transporte en un 1,9% y el tonelaje procesado en un 2,4% en promedio, con una desviación estándar de 0,4% y 0,6% respectivamente, para 10.000 simulaciones, esto implica un ingreso adicional de 16,8 MUS$/año por cada chancador en faena de características similares. En el caso de que se aumentará el largo del circuito, se deberá incrementar el número de camiones, para conseguir los mismos resultados. Para el proceso de abastecimiento de combustible, la red neuronal predice el consumo del equipo, para posteriormente con un modelo de asignación dinámica, crear un proceso autónomo de envió a las diferentes estaciones. En un escenario de 60 CAEX en circulación y con dos petroleras, se generó una reducción de un 65% aproximadamente en la espera de cada camión para reabastecer. Adicionalmente, disminuye el número de recargas necesarias en periodos mayores a una semana, gracias a rellenar más litros por visita. Lo anterior, significó un incremento de un 3,2% en la utilización de los camiones de extracción. Para asegurar la fidelidad de los resultados presentados anteriormente, se realizó un test de confianza al 95%, para descartar que los beneficios fueron aleatorios. De este se concluyó que los valores señalados son estadísticamente significativos. Por último, con estos desarrollos una faena puede recuperar de manera rápida, gracias a algoritmos de predicción y optimización, y a un bajo costo de implementación y operación, tiempos perdidos en sus activos, con lo que se generará mayores ingresos para el negocio. / The copper mining industry is currently experiencing a low-price crisis, which has led to a series of measures at national and international level, to reduce costs and improve productivity in operational processes. Currently, dynamic allocation systems as Jigsaw or Modular is not responsible for the refueling, which is carried out manually and is performed when the operator notifies that his equipment is close to the reserve. Moreover, this software once assigned the discharge point, does not analyze the type of material carried in each haul truck, so this process is the first to arrive is the one who performs the activity. This work focused on recovering some of the wasted time of haul trucks in large open pit operation to improve the production process. This is achieved by implementing neural network models used for forecasting information, and optimization models, which will use this predicted data to improve transport in the processes of crushing and refueling. For the case study it was used a database of 6 months, from February 2015. The mine company has a production of approximately 450 KTPD material and an effective fleet of 54 CAEX. As for the crushing optimization process, this was succeeded using a neural network that predicted the processing time of each charge. Then, with this information the discharge order was reorganized in crushing in view of this new parameter. Now, considering a 5 km circuit and a fleet of 11 trucks, there was an increase of the utilization of the equipment’s on that circuit by 1.9% and 2.4% of extra throughput tonnage, with a standard deviation of 0.4% and 0.6%. This implies an additional income of 16.8 MUS $ / year for each crusher in the mine. In the case the circuit length increase, the same needs to happen with the truck fleet to achieve the same results. For the refueling process, the neural network predicts the fuel consumption of the equipment. Later a dynamic allocation model, create an autonomous sending process to different fuel stations. If it is consider a case with 60 haul trucks in circulation and two available stations. This results in a reduction of approximately 65% of the waiting of each truck to restock. Further on, it was also decreases the number of loads, thanks to fill more liters per visit. Finally, this means an increase of 3.2% in the utilization of haulage equipment. To ensure that the results presented above, has a 95% of confidence, it was performed a test to determinate that the benefits were not randomized. This test concluded that the indicated values are statistically significant. With these improvements, a mine company can recover quickly, thanks to predictive and optimization algorithm, and for a low cost strategy, wasted time in their assets and improve revenues for the business.

El proyecto de tesis titulado "Aspectos estocásticos en la coordinación hidrotérmica a largo plazo" es el resultado de un trabajo de investigación enmarcado en el campo de la generación de electricidad y trata, más concretamente, de los principales aspectos de características indeterministas relacionados con la generación y coordinación hidrotérmica a largo plazo, tal como su mismo título resume. Es, por lo tanto, un proyecto directamente comprometido con la investigación aplicada en un sector estratégico de la economía.El trabajo está situado en el dominio de la Investigación Operativa, dentro de la rama conocida como optimización estocástica; en consecuencia, se presenta estrechamente vinculado al área de las ciencias de la Estadística. El objetivo principal está planteado en investigar un modelo apropiado para el tema que permita desarrollar aplicaciones de minimización de los costes relacionados con la producción de energía eléctrica. Esta localización implica ciertamente simplificaciones en lo relativo al proceso físico-mecánico de generación de electricidad, en beneficio de una visión global obligada si se tiene en cuenta que el periodo de estudio tiene una magnitud temporal en torno al año, mientras que el número de centrales térmicas e hidráulicas que el problema considera es propio de las situaciones reales que se presentan en una compañía eléctrica.Dentro de lo que se conoce como optimización estocástica existen un buen número de métodos establecidos. A partir de los trabajos del profesor Nabona, el método multiartículo entra dentro de este círculo, con su aplicación en problemas de optimización de la generación hidroeléctrica a largo plazo. El ánimo inicial en la investigación que este trabajo describe -pero que no culmina- se puede plantear como:o realizar un estudio sobre el cálculo de distribuciones multiartículo para las aportaciones naturales,o determinar una estimación del error que el método introduce, teniendo en cuenta que se trata de una aproximación sobre las distribuciones de partidaSin embargo, estos simples puntos de partida tuvieron que ser replanteados cuando se les unieron otros de evidente necesidad, y de ambiciones más elevadas, como elaborar una formalización concerniente a las variables aleatorias de bloques, íntimamente relacionadas con la teoría multiartículo, o extender ésta a un método para resolver el problema de coordinación hidrotérmica a largo plazo. Todos ellos se pueden unificar en un objetivo prioritario, perseguido por el trabajo que se describe en esta memoria, que es la consolidación de la teoría en el ámbito de la optimización estocástica.¿Qué se entiende por consolidación? En primer lugar, demostrar que el método está respaldado por una teoría robusta. También, que esta teoría es suficiente para modelizar los sistemas que se consideran en los problemas eléctricos citados. Finalmente, que las soluciones halladas para tales problemas son verosímiles y pueden ser de utilidad al usuario que demanda una herramienta sofisticada para la evaluación de costes en parques hidrotérmicos con horizontes a largo plazo.Aportaciones de la tesisEn síntesis, la principal aportación de la tesis es haber logrado un avance significativo en el terreno de la optimización estocástica más concretamente, en el terreno de la coordinación hidrotérmica a largo plazo mediante la aplicación combinada de técnicas multiartículo y variables de bloques. Puesto que el campo de investigación en el entorno de la optimización con variables aleatorias de bloques es muy amplio todavía, esta contribución tiene aspiraciones a ser un paso importante hacia la madurez del método multiartículo.Particularmente, deben destacarse los siguientes aspectos:o descripción y estudio exhaustivo desde el punto de vista estadístico de la distribución de probabilidad genérica conocida como de bloques; ya utilizada en trabajos previos, en esta memoria se pretende categorizarla como variable aleatoria propia. De este proceso se desprende una metodología para estimar variables de bloques a partir de una muestra procedente de una variable cualquiera.o cálculo de expresiones de la generación hidráulica esperada para la validación de una aproximación en uso. La comparación posterior sobre casos concretos evidencia una cierta sobreestimación en el cálculo de la generación por parte de la versión inicial. Estas expresiones reducen el sesgo en la estimación de la generación hidráulica esperada, aunque son alternativas menos eficientes computacionalmente.o construcción de un procedimiento que permite simular políticas de largo plazo aplicables a una cuenca hidráulica. El proceso genera valores de aportaciones naturales condicionadas entre sí, y permite verificar si la política obtenida mediante la minimización de una función de coste probable de producción genera costes aceptables.o desarrollo de técnicas específicas para un programa de coordinación hidrotérmica a través de curvas potencia-energía parametrizadas por factores indeterministas, entre los que se cuenta la generación hidráulica representada como distribución de bloques.o desarrollo de un método para hallar la distribución de la suma de una variable de bloques y otra cualquiera independiente de la primera por el procedimiento de la convolución, y aplicación del mismo a distribuciones de la potencia en fallo hidráulica con la carga del sistema. A partir del mismo se construye una nueva función de coste probable de producción que no depende, como las anteriores, solamente de la esperanza de la generación hidráulica.o desarrollo e implementación de un modelo de optimización de la generación hidráulica a largo plazo basado en la nueva función de coste probable de producción, y que tiene en cuenta límites de potencia y de generación hidráulica.o un aspecto que nunca se había abordado hasta ahora ha sido una comparativa de resultados teniendo en cuenta la influencia que presenta el número de bloques con que son representadas las variables. Las pruebas efectuadas no son taxativas en cuanto a este aspecto, pero proporcionan una información sumamente interesante. / The thesis project entitled "Stochastic Aspects on Long-Term Hydrothermal Coordination" is the result of a research work in the field of the electricity generation. More precisely, it deals with some aspects with random characteristics related to the generation and long-term hydrothermal coordination processes. Therefore, it is a project directly involved with applied research in a strategic sector of Economy.The work presented is connected with Stochastic Optimization techniques, a field between Statistics and Operations Research. The goal is to find a suitable model to be applied in the minimization of the cost of electricity production. As, in this kind of problems, the time horizon is long (around one year or more) and the number of thermal and hydro units should be large in order to consider realistic cases, the modelling does not take into account the detail of the physical-mechanical process of generation, which is considered more properly in the short-term stage.We follow the method developed by Professor Nabona to describe random variables through multiblock distributions in a multicommodity model. Initially, we aimed to:o apply the calculus of multiblock distributions to natural inflows, ando estimate the error introduced by the method, taking into account that it is an approximation of the original distributions.Later, we included more formal aspects to describe multiblock random variables and their properties, and the multicommodity model was extended. Thus, this method has grown to currently become a successful model in the Stochastic Optimization space, which is undoubtedly the main objective of the project. We prove that the method can model the systems considered efficiently, and the solutions found are plausible and can be useful to evaluate costs in hydrothermal parks for long-term periods. Our contribution is likely to represent a significant progress in the field of Stochastic Optimization applied to Long-Term Hydrothermal Coordination.In addition, the following points should be remarked:o Description and study from a probabilistic point of view of the multiblock probability distribution. Besides, we derive a methodology to estimate multiblock variables from a sample coming to an unknown distribution.o Alternative expression of hydrogeneration, in order to validate an approximation based on multiblock variables. This expression, computationally more expensive but closer to actual values, is evaluated using real cases, and it shows that former evaluations of hydrogeneration overestimate it slightly.o Development of simulation procedures in order to simulate long-term policies that are applied to a single hydro basin. The process generates non-independent values of natural inflows for each reservoir, allowing to test if the policy obtained through the minimization of the expected production cost function produces acceptable costs.o Implementation of specific techniques for a hydrothermal coordination program, using power-energy curves with parameters dependent on random factors, like hydrogeneration (represented through a multiblock distribution).o Development of a convolution method to sum up a multiblock random variable to any other, applicable to find the hydropower unavailability with the load system. This method allows to build a new expected production cost function, not depending only of the expected hydrogeneration.o With the new expected production cost function, one has developed and implemented a richer model, taking into account power and hydrogeneration limits.o Finally, a study of the influence of the number of blocks used to describe the multiblock distributions has been undertaken. The tests carried out are not definitive, but they contribute with some interesting information.

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En esta tesis se abordan diferentes problemas de optimización dinámica de gran tamaño, desde una planta de tratamiento de gas natural como para un sistema biológico capaz de producir de etanol. En todos los casos resueltos durante esta tesis se transformaron los problemas diferenciales-algebraicos en problemas no lineales mediante la aplicación de estrategias de discretización ortogonal en un enfoque simultáneo. Se desarrolla un modelo dinámico basado en primeros principios que representa el sector criogénico de una planta de tratamiento de gas natural, se obtuvieron resultados satisfactorios de la comparación con datos experimentales aportados por una empresa actualmente en operación (TGS S.A.). Además, se resolvieron problemas de optimización dinámica que abordan problemas de controlabilidad y mejoras en la eficiencia del sector criogénico de la planta. En este problema de gran tamaño se explotaron las propiedades de los códigos, solvers, plataformas y terceras dependencias utilizados en la búsqueda de la solución óptima en el menor tiempo computacional posible, arrojando resultados que abren la posibilidad de expandir esta aplicación hacia problemas de Control Predictivo No Lineal o Control en Línea. En el caso del modelo dinámico que representa un sistema biológico para la producción de etanol, se obtuvieron resultados que concuerdan con los datos experimentales disponibles. Se resuelve un problema de estimación de parámetros que contribuye con nueva información de parámetros a la bibliografía. Además, se resolvió un problema de optimización dinámica que maximiza la producción de etanol mediante el control de grados de libertad propuestos en la tesis, consiguiendo un aumento considerable en la producción de etanol. En ambos problemas de optimización se desarrolla un modelodiferencial-algebraico que representa el medio extracelular y un modelo lineal que representa el modelado de las redes metabólicas para la cepa Synechocystis sp. PCC 6803. / This dissertation addresses different large-scale dynamic optimization problems, from a natural gas treatment plant to a biological system able of producing ethanol. During this thesis, all formulated differential-algebraic problems were transformed into non-linear problems by the application of orthogonal discretization strategies in a simultaneous approach. A dynamic model based on first principles that represents the cryogenic sector of a natural gas treatment plant was developed, obtaining satisfactory results from the comparison with experimental data contributed by a company currently under operation (TGS S.A.). In addition, dynamic optimization problems, which faced off controllability issues and improvements in the efficiency of cryogenic sector of the plant were solved. In this large-scale problem, codes, solvers, platforms and third parties dependencies properties were exploited looking for optimal solutions in the shortest time, getting results that open the possibility of expanding this application to Non-Linear Model Predictive Control or Online Control problems. In the case of the dynamic model that represents a biological system for ethanol productions, the results obtained have good agreement with experimental data available. A parameter estimation problem that contributes with new information to the bibliography was solved. Besides, in this thesis a dynamic optimization problem was solved which maximize ethanol production through controlling degrees of freedom proposed, achieving a considerable increment in the ethanol production. In both large-scale optimization problems, a differential-algebraic model was developed that represents the extracellular medium and a linear model that characterizes the metabolic networks model for the Synechocystis sp. PCC 6803 strain.

Un algoritmo para problemas de optimización no lineal con restricciones de igualdad y de caja es presentado. En el marco del método de programación cuadrática secuencial, con una estrategia de globalización de región de con- fianza, se evita el uso de parámetros de penalización en funciones de mérito mediante el uso de un filtro inclinado con memoria. Los subproblemas de región de cofianza son resueltos mediante el uso del método de gradiente espectral proyectado (SPG), un método no monótono para problemas convexos de gran escala. El paso de prueba es evaluado mediante una condición no monótona sobre el Lagrangiano de la función objetivo, que puede ser considerado una generalización de la condición de fracción decrecimiento de Cauchy y la condición no monótona para búsqueda lineal de Grippo, Lampariello y Lucidi. Las propiedades de buena definición y convergencia global del algoritmo son analizadas bajo hipótesis estándar para problemas de optimización no lineal con restricciones de igualdad y de caja, basados en una estrategia de región de cofianza. Resultados numéricos son reportados para validar la eficiencia y robustez del algoritmo en problemas de variado tama~no, y un problema de ajuste de observaciones con ruido a una solución de una ecuación diferencial de segundo orden, que genera un problema no diferenciable. La condición de decrecimiento no monótona es comparada con la tradicional condición monótona mediante perfiles de rendimiento. / An algorithm based on nonmonotone trust-region- lter method for a nonlinear problem with equality and box constraints is presented. In the frame of sequential quadratic programming with a strategy for global convergence based on the trust region approach the use of a slanting lter with memory avoid the pitfalls of penalty parameters of merit functions. The trust region subproblems are solved by the Spectral Projected Gradient (SPG), a nonmonotone method for large-scale convex constrained problems. The trial step is evaluated by a nonmonotone condition in the Lagrangian of the objetive function, which can be considered not only a generalization of the fraction of Cauchy decrease condition, but also a generalization of the nonmonotone line search proposed by Grippo, Lampariello y Lucidi. Well definition and global convergence properties are analyzed under mild conditions for the non linear problems with equality and box restrictions based on trust region. Numerical results are reported to validate the robustness and eficiency of the algorithm on varied size test problems, and for fit a set of noisy observations to a second order diferential equation solution wich generate a non diferential problem. The nonmonotone rule is compared to the traditional monotone rule through performance profiles.

En el presente trabajo estudiamos el problema de optimizaci on de inversión-consumo en tiempo continuo cuando la tasa de inter es es estocástica (bajo el modelo de Vasicek, de Hull-White y de Ho-Lee) y la función de utilidad pertenece a la familia de funciones HARA (Hyperbolic Absolute Risk Aversion), la cual engloba funciones de utilidad que se emplean frecuentemente en problemas de optimizaci on de portafolios de inversi on. El objetivo es encontrar una estrategia din amica de distribuci on de la riqueza de un individuo entre consumo e inversi on en instrumentos financieros riesgosos (cuyos precios est an gobernados por movimientos geom etricos brownianos) y uno libre de riesgo con retorno igual a la tasa de inter es, la cual debe maximizar su utilidad agregada durante un periodo de tiempo finito. Este problema de control optimo estoc astico se resuelve usando el principio de programaci on din amica, por lo que se busca una funci on que resuelva la ecuaci on de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB). Para simplificar esta ecuación diferencial parcial no lineal en tres variables empleamos la transformada de Legendre, la cual reduce el problema a dos ecuaciones diferenciales parciales lineales en dos variables. Estas se resuelven aplicando el principio de Duhamel, con lo cual conseguimos otra manera de obtener la soluci on del problema a la planteada por Chang y Chang en [4]. Los aportes principales del trabajo son el teorema de verificación que demuestra que la funci on hallada que resuelve la ecuaci on HJB equivale a la función de valor del problema de inversión-consumo, la demostración de que las funciones en las que se alcanzan los supremos en la ecuaci on HJB forman la estrategia óptima, y el desarrollo del problema de inversión-consumo bajo los modelos de Hull-White y de Ho-Lee de tasa de interés.

La presente tesis tiene dos objetivos principales. El primer objetivo es la búsqueda y comparación de diversos algoritmos de optimización que permitan obtener diseños automatizados de la estructura de pilas rectangulares huecas de hormigón armado sin necesidad de un conocimiento previo de las mismas. Y el segundo objetivo es el de extraer conclusiones generales sobre las estructuras optimizadas, para lo cual se parametrizarán pilas de diferentes alturas con diferentes luces de vanos tanto para tableros de viaductos de carretera como de ferrocarril. El estudio se finalizará con la optimización de una pila de 90 metros de altura para un viaducto de carretera. La robustez de las soluciones obtenidas a través de las diferentes ejecuciones realizadas para las pilas y métodos de optimización estudiados ha sido realizada mediante la distribución t de Student, lo que permite dar un nivel de confianza de las soluciones encontradas. Para realizar la comparación de los métodos heurísticos se aplicaron a una misma pila diez tipos distintos de algoritmos, entre los que se encuentran la estrategia de saltos múltiples aleatorios (RW), tres métodos de búsqueda local y seis de búsqueda poblacional. Entre los de búsqueda local están el método del gradiente (DLS), la aceptación por umbrales (TA) y la cristalización simulada (SA). En cuanto a los métodos poblacionales se han estudiado cuatro variantes de la optimización mediante colonias de hormigas (AS, ACS, ASO1 y ASO2) y dos variantes de los algoritmos genéticos (GEN1 y GEN2). El menor coste mínimo fue obtenido por AS con un valor de 68819.41 siendo la diferencia con los menores costes del resto de heurísticas, excepto para el RW, inferior al 1%. Por otro lado, los tiempos de ejecución empleados por los métodos poblacionales fueron, en general, superiores a los utilizados por los métodos de búsqueda local. Además, se compararon los resultados obtenidos mediante las heurísticas con la pila construida, la cual fue proyectada ....... / Martínez Martín, FJ. (2008). Optimización Heurística de pilas rectangulares huecas de hormigón armado [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2602 / Palancia