| LAS ESTRATEGIAS DE CONTROL PREDICTIVO HAN COBRADO GRAN INTERES EN LOS ULTIMOS AÑOS POR PARTE DE LA COMUNIDAD CIENTIFICA, DADO QUE PERMITEN INCORPORAR INDICES DE FUNCIONAMIENTO DE LOS PROCESOS, TALES COMO DE LA CALIDAD DE SU RESPUESTA Y DEL ESFUERZO DE CONTROL, Y RESTRICCIONES OPERACIONALES, QUE INCLUYEN POR EJEMPLO LOS RANGOS ADMISIBLES DE OPERACION DE LOS COMPONENTES DEL SISTEMA. LOS INDICES DE FUNCIONAMIENTO SON MUY UTILES PUES PERMITEN PRIVILEGIAR DISTINTOS ASPECTOS REFERENTES A LA DINAMICA DEL SISTEMA Y ADEMAS, EL USO DE RESTRICCIONES PERMITE TENER UNA DESCRIPCION MUCHO MAS REALISTA DEL PROCESO. PARA ENCONTRAR LAS VARIABLES MANIPULADAS CON UN CONTROLADOR PREDICTIVO, SE DEBE RESOLVER UN PROBLEMA DE OPTIMIZACION QUE CONSISTE EN LA MINIMIZACION DEL INDICE DE FUNCIONAMIENTO SUJETO A LAS RESTRICCIONES DEL PROCESO. PARA SISTEMAS CON UN CIERTO GRADO DE COMPLEJIDAD, LA RESOLUCION DEL PROBLEMA DE OPTIMIZACION PUEDE SER DIFICIL DEBIDO A SU ALTO GRADO DE NO LINEALIDAD, ALTA DIMENSIONALIDAD O A LA PRESENCIA DE VARIABLES ENTERAS Y CONTINUAS (SISTEMAS HIBRIDOS). COMO UNA ALTERNATIVA A LOS METODOS CLASICOS, PARA AQUELLOS CASOS EN LOS QUE CON ESTOS METODOS NO SE PUEDE MANEJAR SATISFACTORIAMENTE ESTAS DIFICULTADES, EN ESTE TRABAJO SE PROPONE UTILIZAR ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARA RESOLVER LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION ENTERA MIXTA QUE APARECEN EN EL CONTROL PREDICTIVO DE SISTEMAS HIBRIDOS NO LINEALES. BASADO EN LAS CUALIDADES DE LOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS, EN ESTE TRABAJO SE PROPONE METODOS GENERICOS PARA EL DISEÑO Y EVALUACION DE ESTRATEGIAS DE CONTROL PREDICTIVO PARA SISTEMAS HIBRIDOS NO LINEALES BASADO EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARA LAñoPTIMIZACION DE LA FUNCION OBJETIVO EN TIEMPO REAL. LAS ESTRATEGIAS PROPUESTAS SE EVALUAN EN TRES SISTEMAS HIBRIDOS: UN REACTOR BATCH CON ENTRADAS DISCRETAS; EL MISMO REACTOR BATCH, PERO CON ENTRADAS DISCRETAS Y CONTINUAS (MIXTAS); Y UN SISTEMA DE RUTEO DINAMICO DE VEHICULOS. LOS ESTUDIOS PRESENTADOS JUSTIFICAN LA APLICACION DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS EN TERMINOS DE TIEMPO COMPUTACIONAL Y CALIDAD DE LAS SOLUCIONES EN LA MAYORIA DE LOS CASOS, CONSIGUIENDO OBTENER CONTROLADORES MAS EFICIENTES QUE OTROS YA EXISTENTES PARA ESTOS PROCESOS. ADEMAS, SE ESTUDIA DIVERSOS ASPECTOS RELEVANTES PARA LA APLICACION DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS EN LA RESOLUCION DEL PROBLEMA DE OPTIMIZACION EN CONTROL PREDICTIVO HIBRIDO NO LINEAL, TALES COMO REPRESENTACION DE SOLUCIONES, MANEJO DE RESTRICCIONES, Y SELECCION DE LOS PARAMETROS DEL ALGORITMO. PARA ESTE ULTIMO ASPECTO, SE UTILIZA UN ANALISIS MULTI-OBJETIVO QUE PERMITE ESCOGER EL TAMAÑO OPTIMO DE POBLACION Y EL NUMERO OPTIMO DE INTERACCIONES DE ACUERDO A CRITERIOS BASADOS EN EL TIEMPO COMPUTACIONAL Y LA CALIDAD DE LAS SOLUCIONES. ESTE ANALISIS SE PUEDE INTERPRETAR ADEMAS COMO UN INDICADOR GRAFICO DE LA BONDAD DE UNA ESTRATEGIA BASADA EN ALGORITMOS EVOLUTIVOS, Y POR LO TANTO SE UTILIZA PARA COMPARAR DISTINTAS ESTRETEGIAS DENTRO DE LOS ASPECTOS MENCIONADOS. FINALMENTE, SE PROPONE ALGUNAS LINEAS DE INVESTIGACION PARA LA APLICACION DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS EN CONTROL PREDICTIVO HIBRIDO NO LINEAL. DENTRO DE ESTOS TEMAS SE ENCUENTRAN ASPECTOS QUE DEBIDO A LA AMPLITUD DEL TEMA NO HAN SIDO ANALIZADOS, TALES COMO ARGUMENTOS DE ESTABILIDAD O EL USO DE MEZCLAS ENTRE METODOS CONVENCIONALES Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS, Y OTROS QUE SI BIEN HAN SIDO ANALIZADOS, AUN PUEDEN SER MEJORADOS, TALES COMO EL ANALISIS MULTI-OBJETIVO PARA LA SINTONIA DE PARAMETROS Y COMPARACION DE ESTRATEGIAS. |