New Heuristics for global optimization of complex bioprocesses
type: CreativeWork
description: [SPA] Los problemas de optimización que surgen en el campo de los procesos biotecnológicos y alimentarios suelen tener una naturaleza no convexa, existiendo con frecuencia numerosos óptimos locales. Aunque los avances en optimización global han sido notables en los últimos años, el estado actual no es del todo satisfactorio, sobre todo cuando se considera la optimización global de modelos de procesos complejos (típicos de las industrias biotecnológicas y alimentarias). Estos modelos son complejos debido a su comportamiento dinámico y al ele- vado núumero de estados. Además, uno de los problemas más importantes para la optimización de estos modelos complejos es el tiempo de computación necesario para llevar a cabo cada simulación. Debido al elevado número de ecuaciones diferenciales y algebraicas existentes en los modelos que describen procesos complejos o plantas completas, el tiempo necesario para realizar una única simulación puede ser del orden de varios minutos o incluso horas en un ordenador convencional. Esto puede conducir a tiempos de computación inabordables desde el punto de vista práctico cuando se lleva a cabo la optimización de dichos procesos. Las razones anteriores aconsejan, en muchas ocasiones, tratar los modelos complejos como cajas negras, es decir, como una relación simple entre entradas y salidas sin que se tenga información sobre la relación entre las variables. Para este tipo de problemas, los métodos de optimización global (y las metaheurísticas en particular) han demostrado su eficiencia y robustez. En efecto, aunque estos métodos no aseguran la convergencia al óptimo global, en la práctica proporcionan buenas soluciones (el óptimo global en muchos casos) en tiempos de computación razonables. Además, estos métodos permiten tratar los modelos matemáticos como cajas negras y son de fácil implementación, lo que les proporciona robustez y los hace útiles para cualquier tipo de problema. El uso de los llamados metamodelos permite construir modelo…
abstract: [SPA] Los problemas de optimización que surgen en el campo de los procesos biotecnológicos y alimentarios suelen tener una naturaleza no convexa, existiendo con frecuencia numerosos óptimos locales. Aunque los avances en optimización global han sido notables en los últimos años, el estado actual no es del todo satisfactorio, sobre todo cuando se considera la optimización global de modelos de procesos complejos (típicos de las industrias biotecnológicas y alimentarias). Estos modelos son complejos debido a su comportamiento dinámico y al ele- vado núumero de estados. Además, uno de los problemas más importantes para la optimización de estos modelos complejos es el tiempo de computación necesario para llevar a cabo cada simulación. Debido al elevado número de ecuaciones diferenciales y algebraicas existentes en los modelos que describen procesos complejos o plantas completas, el tiempo necesario para realizar una única simulación puede ser del orden de varios minutos o incluso horas en un ordenador convencional. Esto puede conducir a tiempos de computación inabordables desde el punto de vista práctico cuando se lleva a cabo la optimización de dichos procesos. Las razones anteriores aconsejan, en muchas ocasiones, tratar los modelos complejos como cajas negras, es decir, como una relación simple entre entradas y salidas sin que se tenga información sobre la relación entre las variables. Para este tipo de problemas, los métodos de optimización global (y las metaheurísticas en particular) han demostrado su eficiencia y robustez. En efecto, aunque estos métodos no aseguran la convergencia al óptimo global, en la práctica proporcionan buenas soluciones (el óptimo global en muchos casos) en tiempos de computación razonables. Además, estos métodos permiten tratar los modelos matemáticos como cajas negras y son de fácil implementación, lo que les proporciona robustez y los hace útiles para cualquier tipo de problema. El uso de los llamados metamodelos permite construir modelo…
author: Egea Larrosa, José Alberto
keywords: Heuristics, Bioprocesses, Global optimization, Biotechnological, Metaheurísticas, Optimización global, Procesos biotecnológicos
date published: 2008
date modified: 2026-07-24T05:39:19Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/1264