Resumen

El principal objetivo de este trabajo es demostrar que una herramienta de optimización tan potente como los algoritmos evolutivos (AE) puede utilizarse en realidad para la simulación y optimización de un sistema no lineal. Se requiere un modelo matemático no lineal para describir el comportamiento dinámico del proceso por lotes; esto justifica el uso del método evolutivo de los EAs para tratar este proceso. En esta investigación se utilizan cuatro algoritmos del campo de la inteligencia artificial: la evolución diferencial (ED), el algoritmo migratorio autoorganizado (SOMA), el algoritmo genético (GA) y el recocido simulado (SA). Los resultados muestran que los EA se utilizan con éxito en la optimización del proceso.

• Materias:Simulación por computador Hidrodinámica Efecto térmico Cálculos de flujo Controlador de temperatura Simulación por computadora
• Subjects:Computerized simulation Hydrodynamics Thermal effect Flow calculations Temperature controller Computer simulation
• Palabras claves:EAs, modelo matemático no lineal, proceso discontinuo, evolución diferencial, comportamiento dinámico, algoritmos evolutivos, método evolutivo, algoritmo genético, objetivo principal, algoritmo migratorio
• Keywords:EAs, nonlinear mathematical model, batch process, differential evolution, dynamic behaviour, evolutionary algorithms, evolutionary method, genetic algorithm, main aim, migrating algorithm