Resumen

En esta investigación se analizó la factibilidad de usar modelos neuronales de caja gris en optimización en tiempo real. Estos modelos se basan en una combinación adecuada de leyes fundamentales de conservación y redes neuronales. Se emplean en al menos dos formas: para complementar conocimiento fenomenológico disponible con información empírica, o para reducir la dimensionalidad de modelos físicos complejos y rigurosos. Se observó que el beneficio del uso de los modelos se contrarrestaba debido a algunas dificultades asociadas con la solución del problema de optimización. Una alternativa que se consideró para superar esto fue la utilización de algún tipo de algoritmos evolutivos.

• Materias:Algoritmos genéticos Desarrollo de procesos Investigación operacional
• Subjects:Genetic algorithms Process development Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Optimización de procesos, Optimización en tiempo real, Modelos neuronales de caja gris, algoritmos evolutivos
• Keywords:Administration sciences, Process optimization, Real-time optimization, Gray box neural models, Evolutionary algorithms