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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/3008

    Título
    Handling Uncertainties in Process Optimization
    Autor
    Navia López, Daniel Andrés
    Director o Tutor
    Prada Moraga, César deAutoridad UVA
    Gutiérrez Rodríguez, GloriaAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2013
    Resumo
    Esta tesis doctoral presenta el estudio de técnicas que permiten manejar las incertidumbres en la optimización de procesos, desde el punto de vista del comportamiento aleatorio de las variables y de los errores en los modelos utilizados en la optimización. Para el tratamiento de las variables inciertas, se presenta la aplicación de la Programación de dos Etapas y Optimización Probabilística a un proceso de hidrodesulfuración. Los resultados permiten asegurar factibilidad en la operación, independiente del valor que tome la variable aleatoria dentro de su distribución de probabilidad. Acerca del manejo de la incertidumbre derivada del conocimiento parcial del proceso, se ha estudiado el método de Optimización en Tiempo Real con adaptación de modificadores, proponiendo mejoras que permiten: (1) evitar infactibilidades en su evolución, (2) obtener el óptimo real del proceso sin necesidad de estimar sus gradientes y (3) identificar las limitaciones para su aplicación en sistemas dinámicos de horizonte
    Materias (normalizadas)
    Procesos estocásticos
    Incertidumbre (Teoría de la información)
    Tiempo real
    Programación no lineal
    Departamento
    Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
    DOI
    10.35376/10324/3008
    Idioma
    eng
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/3008
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Tesis doctorales UVa [2368]
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    Arquivos deste item
    Nombre:
    TESIS344-130612.pdf
    Tamaño:
    3.155Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 UnportedExceto quando indicado o contrário, a licença deste item é descrito como Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported

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