Resumen

Este documento propone un enfoque mejorado de programación geométrica para abordar la optimización de sistemas bioquímicos. En el método propuesto, aprovechamos una clase especial e interesante de modelos cinéticos no lineales conocidos como modelos de acción de masa generalizada (GMA). En la mayoría de las situaciones, los problemas de optimización con modelos GMA son no convexos y difíciles de resolver para la optimalidad global. Para hacer frente a esta dificultad, en este trabajo se utiliza primero una estrategia de transformación para convertir el problema de optimización con modelos GMA en un problema equivalente. Luego, se aplica una técnica de convexificación para transformar este problema de optimización resultante en una serie de problemas estándar de programación geométrica que pueden resolverse para alcanzar una solución global. Se presentan dos estudios de caso para demostrar las ventajas del método propuesto en términos de eficiencia computacional.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Propuestas; Programación geométrica; Sistemas bioquímicos; Modelos cinéticos no lineales; Modelos de acción de masas generalizados; Problemas de optimización
• Keywords:Proposes; Geometric programming; Biochemical systems; Nonlinear kinetic models; Generalized massaction models; Optimization problems