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Proyecto docente
Oferta sin docencia (a extinguir)
Plan 254 Ing. en Informática
Asignatura 14031 SIMULACION Y OPTIMIZACION
Grupo
1
Presentación
Programa Básico
Objetivos
Familiarizarse con las técnicas de Modelado, Simulación y Optimización más frecuentemente utilizadas al resolver
problemas reales en la Ingeniería Informática
Programa de Teoría
Parte 1: MODELADO Y SIMULACIÓN DE PROCESOS
1.
Principios básicos del modelado de sistemas. Sistemas físicos y modelos, clasificación. Simulación. Objetivos.
Principios básicos de modelado. Estudio de sistemas físicos elementales. Etapas en la simulación de un proceso.
Validación de modelos simulados.
2.
Lenguajes de simulación. Simulación analógica, digital e híbrida. Lenguajes de Simulación. Algoritmos
numéricos de resolución de ecuaciones.
3.
Lenguajes orientados a objetos: ECOSIM. Fundamentos. Métodos algebraicos de asignación de causalidad.
Desarrollo de librerías de modelos. Modelado de grandes sistemas.
4.
Tendencias actuales y futuras de la simulación. Simulación en tiempo real. Simulación distribuida. Realidad
virtual. Simulación e inteligencia artificial.
5.
Aplicaciones. Simulación para el entrenamiento. Pruebas de sistemas. Simulación para el diseño y la
optimización
Parte 2: OPTIMIZACIÓN
6.
Fundamentos de optimización. Definiciones de máximos y mínimos. Mapas de contorno e interpretación.
Aplicaciones en Ingeniería.
7.
Optimización escalar. Optimización de funciones de una variable. El método de la "rejilla". Algoritmos de
Fibonacci y de la Sección Dorada. Métodos de aproximación por un polinomio. Métodos de búsqueda directa.
Métodos que requieren derivadas: método de Newton-Raphson, secante. Aplicaciones a problemas reales.
8.
Optimización vectorial. Introducción. Métodos de búsqueda directa: algoritmo de simplex y método de las
direcciones conjugadas de Powell. Métodos basados en el gradiente: algoritmo del descenso más pronunciado y el de
Levenberg-Marquardt. Métodos Quasi-Newton: Davidon-Fletcher-Powell y Broyden-Fletcher-Shanno. Aplicaciones a
problemas reales.
9.
Optimización con restricciones. Planteamiento del problema. Multiplicadores de Lagrange. Condiciones de
Kuhr-Tucker. Métodos de las funciones de penalización. Aplicaciones a problemas reales.
10.
Programación lineal. Introducción. Soluciones geométricas. El algoritmo Simplex. Análisis de sensibilidad.
Teoría de la dualidad. Aplicaciones a problemas reales.
11.
Programación cuadrática. Introducción. Método de Wolfe. Ejemplos.
12.
La optimización en la práctica. Estimación de primeras derivadas. Métodos de optimización global. Métodos
estocásticos. Selección del método más apropiado.
Programa Práctico
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Evaluación
Todas las prácticas son obligatorias y es necesario la entrega de las prácticas realizadas. El examen consta de dos
partes: una serie de cuestiones que evalúan el nivel teórico y conceptual, y problemas que reflejan la comprensión de
la materia impartida
Bibliografía
* Cellier, F. E., "Continuous System Modeling", Springer Verlag, New York, 1991
* Neelamkavil, F., "Computer Simulation and Modelling", John Wiley & Sons, 1987
* Matko, D.; Zupancic, B.; Karba, R. "Simulation and Modelling of Continuous Systems". Prentice Hall 1992
* McKeown, J.J.; Meegan, D.; Sprevak, D., "An introduction to unconstrained optimisation", Adam Hilger, 1990
* Reklaitis, G.V.; Ravindran, A.; Raggdell, K.M., "Engineering Optimization: Methods and Applications", Wiley & Sons,
1983
* Rao, S.S., "Optimization: Theory and Applications", 2nd. Edition, New Age Int. Ltd., 1995
Presentación
Programa Básico
Objetivos
Familiarizarse con las técnicas de Modelado, Simulación y Optimización más frecuentemente utilizadas al resolver
problemas reales en la Ingeniería Informática
Programa de Teoría
Parte 1: MODELADO Y SIMULACIÓN DE PROCESOS
1.
Principios básicos del modelado de sistemas. Sistemas físicos y modelos, clasificación. Simulación. Objetivos.
Principios básicos de modelado. Estudio de sistemas físicos elementales. Etapas en la simulación de un proceso.
Validación de modelos simulados.
2.
Lenguajes de simulación. Simulación analógica, digital e híbrida. Lenguajes de Simulación. Algoritmos
numéricos de resolución de ecuaciones.
3.
Lenguajes orientados a objetos: ECOSIM. Fundamentos. Métodos algebraicos de asignación de causalidad.
Desarrollo de librerías de modelos. Modelado de grandes sistemas.
4.
Tendencias actuales y futuras de la simulación. Simulación en tiempo real. Simulación distribuida. Realidad
virtual. Simulación e inteligencia artificial.
5.
Aplicaciones. Simulación para el entrenamiento. Pruebas de sistemas. Simulación para el diseño y la
optimización
Parte 2: OPTIMIZACIÓN
6.
Fundamentos de optimización. Definiciones de máximos y mínimos. Mapas de contorno e interpretación.
Aplicaciones en Ingeniería.
7.
Optimización escalar. Optimización de funciones de una variable. El método de la "rejilla". Algoritmos de
Fibonacci y de la Sección Dorada. Métodos de aproximación por un polinomio. Métodos de búsqueda directa.
Métodos que requieren derivadas: método de Newton-Raphson, secante. Aplicaciones a problemas reales.
8.
Optimización vectorial. Introducción. Métodos de búsqueda directa: algoritmo de simplex y método de las
direcciones conjugadas de Powell. Métodos basados en el gradiente: algoritmo del descenso más pronunciado y el de
Levenberg-Marquardt. Métodos Quasi-Newton: Davidon-Fletcher-Powell y Broyden-Fletcher-Shanno. Aplicaciones a
problemas reales.
9.
Optimización con restricciones. Planteamiento del problema. Multiplicadores de Lagrange. Condiciones de
Kuhr-Tucker. Métodos de las funciones de penalización. Aplicaciones a problemas reales.
10.
Programación lineal. Introducción. Soluciones geométricas. El algoritmo Simplex. Análisis de sensibilidad.
Teoría de la dualidad. Aplicaciones a problemas reales.
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11.
Programación cuadrática. Introducción. Método de Wolfe. Ejemplos.
12.
La optimización en la práctica. Estimación de primeras derivadas. Métodos de optimización global. Métodos
estocásticos. Selección del método más apropiado.
Programa Práctico
Evaluación
Todas las prácticas son obligatorias y es necesario la entrega de las prácticas realizadas. El examen consta de dos
partes: una serie de cuestiones que evalúan el nivel teórico y conceptual, y problemas que reflejan la comprensión de
la materia impartida
Bibliografía
* Cellier, F. E., "Continuous System Modeling", Springer Verlag, New York, 1991
* Neelamkavil, F., "Computer Simulation and Modelling", John Wiley & Sons, 1987
* Matko, D.; Zupancic, B.; Karba, R. "Simulation and Modelling of Continuous Systems". Prentice Hall 1992
* McKeown, J.J.; Meegan, D.; Sprevak, D., "An introduction to unconstrained optimisation", Adam Hilger, 1990
* Reklaitis, G.V.; Ravindran, A.; Raggdell, K.M., "Engineering Optimization: Methods and Applications", Wiley & Sons,
1983
* Rao, S.S., "Optimization: Theory and Applications", 2nd. Edition, New Age Int. Ltd., 1995
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