Optimización y sus antecedentes

CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN

1 OPTIMIZACIÓN Y SUS ANTECEDENTES

Casi cualquier problema en el diseño, operación y análisis de las plantas de fabricación y los procesos industriales, y cualquier problema asociado, como programación de la producción, se puede reducir en último término al problema de determinar el valor de mayor a menor o de una función de varias variables, desde la optimización es el proceso colectivo de encontrar el conjunto de condiciones necesarias para lograr el mejor resultado de una situación dada, se deduce que las técnicas de optimización debe ser ejercida sobre cada tarea de importancia práctica. El sujeto, aparentemente simple, es en realidad una un complejo, y lo mejor puede ser dominado por visualización de los componentes de un estudio de optimización antes de llevar a cabo la tarea completa. Antes de la definición de estos componentes es quizás instructivo observar la magnitud del problema. Se ve que se entablen en un análisis cuidadoso de que la organización del problema en sí caen en el ámbito de la optimización.

1.1 Aplicaciones de Optimización

Optimización en su sentido más amplio puede abarcar una amplia gama de ejemplos y

aplicaciones. Algunas aplicaciones típicas se puede encontrar en la determinación de: - /

/. La ruta más corta tomada por un vendedor que visita diferentes ciudades durante una gira.

2. El diseño de una sola unidad o planta entera para producir una cantidad fija de

material de las especificaciones dadas a un costo mínimo o máximo de ingresos.

3. La operación de una unidad o planta cuyo rendimiento es que se ajustó a

dar un rendimiento máximo o mínimo costo, como, por ejemplo, en la estima-

información del perfil de temperatura a través de una mejor tubular continuo

reactor con el fin de obtener un rendimiento máximo de un producto en particular.

4. Los esquemas de color y el tipo de música que permita a las trabajadoras

producir un trabajo más eficiente en el marco del Con ¬ aparentemente monótono

condiciones de producción en masa.

LA ORGANIZACIÓN PARA LA OPTIMIZACIÓN

5.-La evaluación estadística de los datos de la planta para construir modelos empíricos como una base para la mejora, como en el ajuste de curvas matemáticas a los datos experimentales para obtener la representación más exacta. El mantenimiento planificado y sustitución de equipo para reducir los costos de operación.

6.-La minimización de los gastos de inventario, ya sea en una planta con las tiendas de productos, materias primas y repuestos, o en el suministro de tripulantes de cabina requeridos en cualquier terminal del aeropuerto y el número en formación.

8.-La asignación de recursos o servicios entre varios procesos o actividades para aumentar la eficiencia en general.

9.-La distribución de la producción en las instalaciones de la nación vide de una empresa en relación con sus mercados y fuentes de materias primas con el fin de reducir sus costos de transporte.

10.-El control de la espera o el tiempo de inactividad y las colas en las líneas de producción con el fin de reducir los costos.

11.-que la planificación de estrategias para ganar una mayor cuota de mercado de un competidor o para reducir su efectividad.

12.-La planificación y programación de la construcción eficiente.

¿Por qué optimizar?

¿Por qué queremos para optimizar en absoluto? En la mayoría de aspectos de la vida industrial de la mejora continua ¡es una característica importante. Así pues, posible que desee obtener la mayor producción de materias primas dadas, el mayor beneficio de una inversión en capital fijo, y así sucesivamente. La optimización es una presentación formal de estas ideas.

La mejoría puede ser considerada desde dos puntos de vista. Económico mejoría ofrece un marco general en el que debe ser una situación dada examinada, ya que todos los problemas deben ser considerados dentro de una estructura financiera. Muchos de los problemas, sin embargo, no puede ser directamente relacionada con las finanzas de la compañía, y por esta razón muchas mejoras se llevarán a cabo sobre una base técnica. Incluso aquí, sin embargo, no debemos perder de vista los criterios económicos.

En muchos casos se puede argumentar que el uso de métodos de optimización formales no vale la pena. Así, por ejemplo, los datos pueden ser inexactos o los supuestos utilizados en la construcción de un modelo para el diseño de los equipos puede ser simplificada. Estas situaciones se encuentra ciertamente en la práctica, y por lo mismo los resultados de optimización no puede ser aceptado a ciegas. Además, puede ser encontrado que la IL es casi imposible Mín lograr las condiciones óptimas establecidas. Un ejemplo excelente de esta situación es el diseño de un reactor de flujo tubular continuo. Aquí se puede demostrar, como en la obra de Horn [1961a] y Denbigh [1958], que el mejor perfil de temperatura a lo largo del reactor es una función continua ¬ que se traduce en, digamos, un rendimiento de 70 por ciento. Esta es una solución ideal-continua, ya que un cambio de temperatura continuamente a lo largo de la longitud de

UNA INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN

El sistema de acuerdo hubo una función predefinida en la práctica es más difícil, si no imposible, de lograr. Unos simples cálculos a continuación, puede mostrar que dos reactores más pequeños, cada uno de los niveles de operación isotérmica al diferente temperatura, se producen, por ejemplo, el 69 por ciento de rendimiento. Ahora tenemos un resultado que se encuentra cerca del máximo posible, y uno que es prácticamente posible. Estudios de optimización, mientras tanto, a veces parece bastante idealista y desapegada, Por lo tanto también puede proporcionar conocimientos sobre los límites de la posible mejora del sistema bajo estudio. Por esta razón, la optimización es valioso en la que indica el potencial Ihe máxima del sistema y en la confianza de la producción para la adopción de los nuevos diseños, más fáciles de lograr.

2 .Las características esenciales de OPTIMIZACION

Independientemente de la aplicación, varias características más destacadas se pueden distinguir en la mayoría de los estudios de optimización. Veamos ahora algunos de ellos.

2.1 Objetivos

Cualquier problema investigado en un análisis de optimización tendrá como objetivo la mejora del sistema o sistemas. Il debe ser bastante obvio que, con el fin de mejorar cualquier sistema, es esencial que al LEAs una solución obtenerse para ese sistema. En otras palabras, mediante la definición de las entradas ún sistema, podemos encontrar la salida resultante. Si esto no es posible, no podemos diseñar o manejar o controlar el sistema, mucho menos de optimizarlo.

Si un sistema está completamente definida por un conjunto de entradas especificadas, la salida se fija. Por ejemplo, el volumen de un recipiente cilíndrico que ser determinado por completo si su diámetro y altura dada. Ninguna mejora puede llevarse a cabo en este sistema a menos que una de las especificaciones está relajado. Cuando un sistema no está completamente definida por las entradas especificadas, se denomina indeterminada, y da como resultado la posibilidad, al menos en principio, de un número infinito de soluciones. Esta es una condición necesaria antes de la optimización puede ser utilizado en un sistema de análisis.

No hay respuesta única se encuentra normalmente a cualquier problema, y es por lo tanto, he aquí necesarios elegir el "mejor" solución para un problema determinado de la multitud de posibles soluciones. ¿Cómo puede lograrse esto? En primer lugar, es necesario definir el objetivo del estudio. Esto puede variar de un problema a otro, pero para aplicaciones industriales que podría ser o bien económica o técnica. Tales objetivos económicos como el beneficio máximo o mínimo de los costos son comunes, mientras que los posibles objetivos técnicos pueden incluir el mayor rendimiento de un determinado producto procedente de un reactor o la menor área de superficie para un volumen determinado de buque. Normalmente, sin embargo, la optimización más industrial tiene que llevarse a cabo dentro de un marco económico. Hasta que algunos de esos objetivos que se decida, ninguna mejora se puede lograr de cualquier estudio, ya que habrá, de lo contrario, no hay base para la comparación.

LA ORGANIZACIÓN PARA LA OPTIMIZAT1ON

También hay que señalar que no todos los problemas son capaces de análisis cuantitativo, como en el ejemplo 4 en la sección. 1.1, aunque todos tienen el objetivo general de crear un mejor conjunto de condiciones para lograr los mejores resultados posibles. En general, sin embargo, es necesario tener una medida cuantitativa con el fin de proporcionar una base comparativa, y por lo tanto todos los problemas debe ser formulada de manera que presente toda su información en una forma cuantitativa, aunque números relativos tienen que ser asignados en una manera empírica para evaluar una serie de condiciones. Esta forma cuantitativa es la función objetivo por el cual se relaciona con el criterio de selección para las variables del sistema.

2.2 Influentes competencia

Un rasgo característico de muchos problemas, especialmente en el diseño de estas instalaciones y la operación-es la presencia de conflicto o en contra de influencias. Así, por ejemplo, un proceso puede ser operado con un gran número de salarios bajos personal (como con la mano de obra en algunos de los países subdesarrollados) que puede producir un grado inferior

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