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dc.contributor.advisorPrada Moraga, César de es
dc.contributor.advisorGutiérrez Rodríguez, Gloria es
dc.contributor.authorNavia López, Daniel Andrés
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2013-06-12T11:01:12Z
dc.date.available2013-06-12T11:01:12Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/3008
dc.description.abstractEsta 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 horizontees
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenges
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectProcesos estocásticoses
dc.subjectIncertidumbre (Teoría de la información)es
dc.subjectTiempo reales
dc.subjectProgramación no lineales
dc.titleHandling Uncertainties in Process Optimizationes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.identifier.opacrecnumb1655941es
dc.identifier.doi10.35376/10324/3008
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported


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