Programación NLP/MINLP. Optimización Dinámica, Global ...

Programación NLP/MINLP. Optimización Dinámica, Global. Métodos no

DeterminísticosAdrián Ferrari

INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN

14 de Setiembre 2021

Optimización

2

Problema con

Grados de Libertad

Seleccionar la

Mejor Alternativa

Toma de

Decisiones

Programación Matemática

Operaciones

ProcesosEmpresasProductos

No Linealidad

Tiempo Real

(t)u u {0,1} y R x

0 )tu,y,x,g(c,

cc(0) c u)y,x,f(c,

0 y)x,h(c,

:s.a.

)tu,y,x, Z(c,min

mn

f

0

ftu,y,x, f

=∈∈

≤==

=•

, ,

Formulación/Estructura

3

Variables de Decisión

Region Factible

Función Objetivov.d

Restricciones

Clasificación

4

Función Objetivo RestriccionesVariables

de Decisión

Programación / Optimización

Identificación

Lineal Lineales

Continuas

Discretas

Mixto

Lineal LP

Lineal Entera ILP

Lineal Entera Mixta MILP

Continuas

Discretas

Mixto

LinealesCuadrática

Cuadrática

Cuadrática Entera

Cuadrática Entera Mixta

QP

IQP

MIQP

Otro Caso

Continuas

Discretas

Mixto

No Lineal

No Lineal Entera

No Lineal Entera Mixta

NLP

INLP

MINLP

Mas Frecuentes

Dinámicas Dinámica/Control Óptimo MINLP DinámicoCualquiera

Formulación/Estructura

5

(t)u u {0,1} y R x

0 )tu,y,x,g(c,

cc(0) c u)y,x,f(c,

0 y)x,h(c,

:s.a.

)tu,y,x, Z(c,min

mn

f

0

ftu,y,x, f

=∈∈

≤==

=•

,,

Variable Independiente

Tiempo Espacio


Continuas(Invariantes)

Discretas(Invariantes)

Dinámicas

Variables Dependientes o Auxiliares

Conjunto Óptimo de Decisiones

Horizonte

Funcion Objetivo

Costos(Producto, Operación, Empresa)

Energía(Producto)

Restricciones de IgualdadModelo del

Sistema (Estático)

Restriccionesde Igualdad

Modelo del Sistema (Dinámico)

Restricciones de Desigualdad

Especificaciones; Límites

Trayectorias o Camino

Programación No Lineal (NLP)Métodos Numéricos de Resolución

SQP [Sucessive Quadratic

Programming]

Punto Interior

GRG [Generalized

Reduced Gradient]

Métodos No

Determinísticos

Determinísticos Tipo Gradiente

Óptimo Global

Óptimo Local

Frecuente

MPC (Model Predictive Control)RTO (Real Time Optimization)

Optimización Dinámica / Control ÓptimoSimulación

6

Programación Entera Mixta (MILP / MINLP)

BB [Branch

& Bound]

GBD [Generalized

Benders Decomposition]

BC [Branch & Cut]

Determinísticos / Tipo Gradiente (NLP)

Óptimo Global

Óptimo Local

OA[Outer-

Approximation]

Métodos Numéricos de Resolución

Frecuente

DiseñoEmpresas

Operaciones [Planificación, Programación, Logística, etc.]

ProductoControl Avanzado [MPC, RTO] y

Simulación con Eventos Discretos

Métodos No

Determinísticos

7

Métodos No Determinísticos

Problemas Complejos

Tamaño Diferenciabilidad

Optimización Global

No Convexidad

8

Reglas

Costo

Computacional

Heurísticas

No Determinístico = Estocástico

Ejemplos

9

Estructura Cristalina de MetalesEstado Estable

de Energía (E1)

Calentamiento

Estado con Mayor Entropía (Desorden)

Enfriamiento Lento

Nueva Estructura CristalinaEstado Estable

de Energía (E2)E2 < E1

Función Objetivo

Optimo Local

Optimo Global

SIMULATED ANNEALING

Ejemplos

10

Generación PoblacionalAptitud al

Ambiente (A1)

Hibridaciones

Nueva GeneraciónAptitud al

Ambiente (A2)A2 > A1

Hibridaciones

Nueva GeneraciónAptitud al

Ambiente (A3)A3 > A2

GENETIC ALGORITHM

Función Objetivo

Mutaciones

Mutaciones

Estocástica

Estocástica

Ejemplos

11

Simulated Annealing Optimization [SAO]

Tabú Search Optimization [TSO]

Genetic Algorithm Optimization [GAO]

Scatter Search Optimization [SSO]

Ant Colony Optimization [ACO]

Particle Swarm Optimization [PSO]

Parallel Tempering Optimization [PTO]

Molecular Inspired Parallel Tempering Optimization [MIPTO]

Harmony Search Optimization [HSO]

Termodinámicos

Evolutivos

Sociales

Musical

Ejemplos

12Evaristo C. Biscaia Jr. & Argimiro R. Secchi

Ejemplos

13Evaristo C. Biscaia Jr. & Argimiro R. Secchi

Ejemplos

14

Estrategia

15

Método No Determinístico

Solución Aproximada

Método Determinístico

Solución “Exacta”

Costo

Computacional

Mínimo

16

Ejemplos de Aplicación

17

Estructura Secuencial en la Toma de Decisiones

Marketing / Comercial

Portafolio de Productos (SKU’s)

Plan de Ventas

MINLP con Incertidumbre

MINLP con Incertidumbre

Operaciones

Diseño de Procesos

Planificación y Programación

Requerimiento de Insumos

MINLPMINLP

Abastecimiento Insumos

Selección de Proveedores

Plan de Compra de Insumos

Logística y Distribución

MILP con Incertidumbre


Distribución Productos a Puntos

de Venta (PDV)

Selección de PDV

Portafolio de SKU’s y Cantidad

por PDV




Empresas

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Marketing / Comercial

Portafolio de Productos (SKU’s)

Plan de Ventas

Operaciones

Planificación y Programación

Requerimiento de Insumos

Abastecimiento Insumos

Selección de Proveedores

Plan de Compra de Insumos


Distribución Productos a Puntos

de Venta (PDV)

Selección de PDV

Portafolio de SKU’s y Cantidad

por PDV


Empresas

Estructura Integrada en la Toma de Decisiones

MINLP con IncertidumbreMINLP con Incertidumbre

Supply Chain Optimization (SCO)Enterprise Wide Optimization (EWO)

Business Intelligence Business Strategic Decision Support

Diseño de Procesos

19

Energía


Tipo de Intercambiador

Cruzamientos Factibles entre

Corrientes

Carga Térmica de cada

Intercambio

MINLPMINLP

División de Corrientes

20

Integración Energética

21


https://media.istockphoto.com/

22


https://heatexchangerplates.com/

23


Heat Exchanger

Network (HEN)

24

Control Avanzado

Controlador

uSP u(t)

Variable Manipulada

MPC

uSP(t)

Model Predictive Control

Componentes / Instrumentación

Simulación

25

Control Óptimo

Controlador

u(t)

Variable Manipulada

MPC

uSP(t)

Model Predictive Control

RTO Real Time Optimization

Componentes / Instrumentación

Simulación

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Optimización Dinámica

NLP Aumentado

Aproximación

u(t)

Evaristo C. Biscaia Jr. & Argimiro R. Secchi

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