Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

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El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorable...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pérez Otero, Nilda, Izetta Riera, C. Javier
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
computación evolutiva
Heuristic methods
modela-do termodinámico
Algorithms
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45454
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.
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