Resumen

Los problemas de diseño óptimo son ampliamente conocidos por sus múltiples medidas de rendimiento que a menudo compiten entre sí. En este artículo se presenta el diseño óptimo de una planta química multiproducto por lotes. En primer lugar, el diseño se formula como un problema de optimización multiobjetivo, que se resuelve mediante el algoritmo genético no dominante (NSGA-II). El NSGA-II tiene capacidad para lograr un ajuste fino de las variables en la determinación de un conjunto de soluciones no dominantes distribuidas a lo largo del frente de Pareto en una sola ejecución del algoritmo. La capacidad del NSGA-II para identificar un conjunto de soluciones óptimas proporciona al responsable de la toma de decisiones DM una imagen completa del espacio de soluciones óptimas para obtener opciones mejores y adecuadas. A continuación, un outranking con PROMETHEE II ayuda al responsable de la toma de decisiones a finalizar la selección del mejor compromiso. La eficacia del método NSGA-II con problemas de optimización multiobjetivo se ilustra mediante dos ejemplos cuidadosamente referenciados.

• Materias:Reacciones químicas Electroquímica Química física Adsorción Iones
• Subjects:Chemical reactions Electrochemistry Physical chemistry Adsorption Ions
• Palabras claves:nsga, diseño óptimo de planta química multiproducto por lotes, problema de diseño óptimo, problema de optimización multiobjetivo, problema de optimización multiobjetivo, múltiples medidas de rendimiento, soluciones no dominantes, espacio de soluciones óptimas, decisión, conjunto
• Keywords:nsga, optimal multiproduct batch chemical plant design, optimal design problem, multiobjective optimization problem, multiojective optimization problem, multiple performance measures, non dominating solutions, optimal solution space, decision, set