Optimización Multiobjetivo de Procesos Usando Algoritmos Genéticos-Edición Única
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Abstract
Actualmente existen en la literatura diversas técnicas de optimización multiobjetivo las cuales han sido implementadas para la solución de problemas multicriterio, que ha menudo se presentan en ingeniería química. Una herramienta útil en la implantación de estas técnicas cuando se usan simuladores secuenciales son los algoritmos genéticos (AG), los cuales están basados en la evolución natural. Los simuladores de procesos representan un recurso de gran utilidad para el ingeniero de proceso ya que le permiten modelar fácilmente las diversas operaciones unitarias mediante técnicas matemáticas complejas. En este trabajo se integra una técnica de optimización multiobjetivo (con algoritmos genéticos) con el simulador de procesos Aspen Plus para la solución de problemas de separación. Se presenta una guía para la selección de valores adecuados de los parámetros del AG y se propone un nuevo criterio de convergencia, basado en la clasificación de los individuos en intervalos según sus aptitudes; esto con el fin de mejorar el desempeño del AG. Para verificar el desempeño del algoritmo genético con el criterio de paro implementado, se resolvieron tres problemas de optimización. El primero consiste en un problema numérico sencillo con dos funciones objetivo. El segundo involucra e acoplamiento del AG con el simulador para la optimización de un sistema de separación en donde se busca minimizar el costo del equipo y maximizar la pureza de los productos. El tercero consiste en incorporar como criterio de optimización la cuantificación del riesgo asociado a un sistema de separación, el otro criterio de optimización fueron las ganancias totales En los ejemplos anteriores el criterio de paro demostró buen desempeño ya que se logró reducir el tiempo requerido para obtener un conjunto de soluciones óptimas, disminuyendo el tiempo de cómputo hasta en un 80%. Este trabajo de investigación representa el primer acoplamiento (del cual el autor tiene conocimiento) de una técnica de optimización multiobjetivo (con algoritmos genéticos) con el simulador de procesos Aspen Plus, esto puede considerarse como una línea importante de investigación para trabajos futuros. Los objetivos propuestos fueron alcanzados, obteniéndose resultados satisfactorios.