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INGENIERÍA
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Instituto Tecnolgico Superior del Occidente del Estado de Hidalgo
Divisin de ingeniera en industrias alimentarias
INGENIERIA DE PROCESOS
Unidad 1 CONCEPTOS BASICOS
Investigacin documental
Mtodo heurstico, Evolutivo y Algortmico
Elaborado por:
Cern Lorenzo Adriana
Esperilla Cano Elizeth
Morales Alonso Mariana
Porras Bentez Mitzi Judith
Serrano Jimnez Mara Guadalupe
8A
Catedrtico: Ing. Anwar Quintero Ocariz
Mixquiahuala de Jurez Hidalgo 12/Febrero/ 2015
INDICE
OBJETIVO DE LA INVESTIGACIN ............................................................................................ 3
MARCO TERICO ........................................................................................................................... 4
I.I Mtodo heurstico ..................................................................................................................... 4
I.II Mtodo evolutivo ..................................................................................................................... 7
I.III Mtodo algortmico ................................................................................................................ 9
CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 11
REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS ............................................................................................ 12
OBJETIVO DE LA INVESTIGACIN
Conocer el concepto y aplicacin de algunos mtodos utilizados en el
diseo de procesos como lo son el mtodo heurstico, evolutivo y
algortmico.
MARCO TERICO
I.I Mtodo heurstico
Se basa en la utilizacin de reglas empricas para llegar a una solucin. El mtodo
heurstico conocido como IDEAL, formulado por Bransford y Stein (1984), incluye
cinco pasos: Identificar el problema; definir y presentar el problema; explorar las
estrategias viables; avanzar en las estrategias; y lograr la solucin y volver para
evaluar los efectos de las actividades.
Como disciplina cientfica, la heurstica es aplicable a cualquier ciencia e incluye la
elaboracin de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que
faciliten la bsqueda de vas de solucin a problemas; o sea, para resolver tareas
de cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algortmico de
solucin. Segn Horst Mler: Los Procedimientos Heursticos son formas de
trabajo y de pensamiento que apoyan la realizacin consciente de actividades
mentales exigentes. Los Procedimientos Heursticos como Mtodo cientfico
pueden dividirse en principios, reglas y estrategias.
Principios Heursticos: constituyen sugerencias para encontrar (directamente) la
idea de solucin; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los medios y la va de
solucin. Dentro de estos principios se destacan la analoga y la reduccin.
Reglas Heursticas: actan como impulsos generales dentro del proceso de
bsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los
problemas. Las Reglas Heursticas que ms se emplean son:
*Separar lo dado de lo buscado.
*Representar magnitudes dadas y buscadas con variables.
*Determinar si se tienen frmulas adecuadas.
*Utilizar nmeros (estructuras ms simples) en lugar de datos.
* Reformular el problema.
Estrategias Heursticas: se comportan como recursos organizativos del proceso
de resolucin, que contribuyen especialmente a determinar la va de solucin del
problema abordado. Existen dos estrategias:
El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que han
de conducir a la solucin del problema.
El trabajo hacia atrs: se examina primeramente lo que se busca y, apoyndose
de los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados intermedios
de lo que se puede deducir lo buscado, hasta llegar a los dados.
Aplicacin del mtodo heurstico-evolutivo
El primer intercambio podra tener un ligero efecto sobre el costo de operacin del
sistema debido a la mayor cantidad de F que d A; sin embargo, el intercambio (b)
parece ofrecer mayor potencial ya que la cantidad de B es apreciablemente mayor
potencial ya que la cantidad de B es apreciablemente mayor que la cantidad de F,
lo cual favorece la tercera regla heurstica. Finalmente, el intercambio (c) no
parece potencial por la necesidad de separar el agente externo de separacin
final. Haciendo el segundo intercambio solamente, se genera la secuencia (b)
mostrada en lo siguiente, la cual tiene un mejor costo de operacin (872,400
$/ao).
Los nuevos intercambios viables son:
a) (A/b) con (..B/C..)
b) (E/F) con (C/D.) II
El intercambio (d) puede tener ventajas ya que el componente B est presente en
mayor cantidad que A, mientras que el intercambio (e) no conviene puesto que
debe dejarse el rompimiento C/D por destilacin extractiva al final, como se
mencion anteriormente. El intercambio (d) proporciona la secuencia (c) de lo
mencionado anteriormente. El costo de operacin disminuye a 860,400 $/ao.
Todos los posibles intercambios de esta nueva secuencia ya han sido analizados;
por lo tanto, esta secuencia constituye la solucin ptima al problema.
EJEMPLO DE METODO HEURISTICO
Un procedimiento heurstico de construccin sera el del vecino ms prximo.
Sea v un vector con todos los 1 nodos a visitar
i:=1
while i
mutacinInversa (j,i);
end;
if j=n then i:=i+1;
if HayMejora then i:=1;
end; // del while
I.II Mtodo evolutivo
Los mtodos evolutivos se basan en analizar todas las posibles alternativas que
pueden generar al considerar los puntos vecinos de una estructura inicial. Si
alguna de las alternativas generadas de esta maneja ofrece una mejor funcin
objetivo que la original, se sustituye como la nueva aproximacin a la solucin
ptima y se vuelve a considerar todos los vecinos de esta nueva estructura. El
mtodo termina cuando ninguno nuevo cambio generado al intercambiar vecinos
ofrece una mejor funcin objetivo o cuando la estructura resultante ha sido ya
comparada con todos los posibles vecinos.
Los mtodos evolutivos estn basados en poblaciones de soluciones. Estos
mtodos se basan en generar, seleccionar, combinar y reemplazar un conjunto de
soluciones. Dado que mantienen y manipulan un conjunto en lugar de una nica
solucin a lo largo de todo el proceso de bsqueda suelen presentar tiempos de
computacin sensiblemente ms altos que los de otros metaheursticos.
Ejemplo de mtodo evolutivo
El mtodo se ejemplifica con el problema especificado en la siguiente tabla. Se
tiene una mezcla de seis componentes a separar en cuatro productos finales. Se
puede observar que todas las columnas de destilacin pueden operarse a una
presin mayor a la atmosfrica y usando agua de enfriamiento en el condensador.
Entonces, la nica restriccin es impuesta por el valor de la volatilidad relativa: la
separacin C/D no conviene hacerla por destilacin debido a que = 1.03. Para
generar la secuencia inicial, los rompimientos a considerar primero son A/B y E/F.
Las volatilidades relativas de estas alternativas son bastante.
I.III Mtodo algortmico
En los ltimos aos se ha puesto especial inters en la modelacin matemtica
para la sntesis de procesos qumicos. A travs de la formulacin de modelos
lineales y no lineales se han desarrollado conceptos como el diseo eficiente de
sistemas totales de proceso, redes de intercambio de calor, secuencias de
destilacin, minimizacin de servicios auxiliares y optimizacin de los mismos. La
importancia que se debe dar a este mtodo es enorme, ya que es el nico capaz
de considerar al mismo tiempo todas las partes del sistema total de proceso
tomando en cuenta todas las interacciones que entre ellas suceden y, en contraste
con otros mtodos como el evolutivo, los modelos matemticos garantizan la
optimalidad del resultado siempre y cuando al hacer el modelo estn incluidas en
la superestructura todas las configuraciones posibles. La limitacin ms grande
que se ha encontrado para esta tcnica es que con frecuencia es difcil interpretar
el significado fsico de algunas variables. De cualquier manera, el uso de modelos
matemticos representa una excelente alternativa de sntesis de procesos y lo
ms importante es que al emplearlo con reglas heursticas, el nmero de
configuraciones para la superestructura se reduce sustancialmente, generando
resultados mejores que si slo se emplease una de las tcnicas mencionadas. El
principio de la formulacin requiere de la eleccin de una configuracin y las
condiciones de operacin que, al satisfacer las especificaciones de diseo
requeridas, cumplan con una funcin objetivo que generalmente es de naturaleza
econmica y que puede referirse a la minimizacin de costos o la maximizacin de
las ganancias.
El modelo requiere que se incluyan las siguientes condiciones: corrientes y sus
parmetros, equipos de proceso y las circunstancias en las que debe trabajar, as
como los costos fijos y de operacin. Se propone un modelo como sigue
(Papoulias y Grossman, 1983): funcin objetivo de minimizacin del costo
minC = C(x,y) Ec. (3.1)
Sujeto a las siguientes restricciones:
Restricciones del diseo de la superestructura
Ax = a Ec. (3.2)
f(x) = 0 Ec. (3.3)
Restricciones referentes a las especificaciones de diseo, constantes fsicas,
balances de materia y de energa entre otras
Son variables continuas aquellas que representan flujos, condiciones de operacin
y tamao de los equipos; las variables binarias representan la existencia o no
existencia de unidades que definirn la configuracin del proceso.
Aunque se han hecho avances muy significativos en el desarrollo de las tcnicas
de optimizacin, no siempre se puede esperar el mejor resultado para la sntesis
de los procesos, ya que en muchas de las ocasiones un mismo modelo puede
proporcionar varias soluciones que representen ptimos locales y no el ptimo
global que es el requerido, por lo que se deben tomar las consideraciones
necesarias para remediarlo.
CONCLUSIONES
Con el desarrollo de esta investigacin se logr identificar los tipos de mtodos
para la solucin de diferentes procesos de la industria alimentaria as como en
diferentes reas de procesos como la ingeniera qumica, que va mas encaminado
a la solucin de problemas, este tipo de mtodos requiere de anlisis y
comprensin de lo que se quiere lograr en los procesos. Algunos requieren de
reglas especficas para poder solucionar problemticas que se lleguen a presentar
dentro de un industria, as como estos mtodos ayudan a identificar problemas
tambin son muy complejos de comprender la solucin de estos ya que son
mtodos usados para un nivel mas de complejidad as como tambin la persona
que emplea este tipo de mtodos debe de tener la capacidad de ser analticos
para comprender muy bien lo que se esta presentando durante el problema que se
esta dando as como el tener la capacidad de tomar decisiones en un proceso
industrial.
REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS
Arturo Jimnez Gutirrez, Diseo de procesos de ingeniera qumica,
editorial Reverte, S.A, pg. 170-172.
Gutirrez Jimnez Arturo. Diseo de Procesos Ingeniera Qumica, Editorial
Reverte, S.A
https://inteciencia.wordpress.com/2013/01/22/que-es-el-metodo-heuristico/